[发明专利]一种图像处理方法、系统及其应用在审
申请号: | 202110834315.6 | 申请日: | 2021-07-22 |
公开(公告)号: | CN113506353A | 公开(公告)日: | 2021-10-15 |
发明(设计)人: | 郑海荣;李彦明;万丽雯;周豪杰;胡战利;庞志峰 | 申请(专利权)人: | 深圳高性能医疗器械国家研究院有限公司 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人: | 刘婷;耿慧敏 |
地址: | 518000 广东省深圳市龙华区观澜街道新*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 图像 处理 方法 系统 及其 应用 | ||
1.一种图像处理方法,其特征在于:提取低能CT图像中的高频信息与低频信息,将所述高频信息和所述低频信息进行重建得到高能CT图像;采用多尺度特征图对所述高能CT图像进行约束,提高所述高能CT图像质量得到合成的高能CT图像。
2.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于:所述高频信息包括高维特征和局部特征;所述低频信息包括低维特征和非局部特征。
3.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于:所述提取低能CT图像中的高频信息与低频信息,建立所述低能CT图像与所述高能CT图像之间的映射关系。
4.如权利要求1所述的图像处理方法,其特征在于:所述多尺度特征图对所述高能CT图像的纹理细节进行保持,去除伪影与噪声。
5.如权利要求1~4中任一项所述的图像处理方法,其特征在于:所述合成高能CT图像为高纹理低噪声的高能CT图像。
6.一种图像处理系统,其特征在于:包括生成器模块、判别器模块和损失函数模块;
所述生成器模块,用于提取低能CT图像特征信息,对所述低能CT图像进行重建得到高能CT图像;
所述判别器模块,用于判别输出图像是否为真;
所述损失函数模块,用于提高所述高能CT图像的图像质量。
7.如权利要求6所述的图像处理系统,其特征在于:所述生成器模块包括特征提取子模块和重建子模块,所述特征提取子模块以U型网络为框架,残差网络为骨干网络。
8.如权利要求7所述的图像处理系统,其特征在于:所述U型网络包括4层编码和解码,所述编码与解码之间采用残差网络,所述残差网络为所述骨干网络。
9.如权利要求8所述的图像处理系统,其特征在于:所述损失函数模块以多尺度特征图约束作为损失函数。
10.一种图像处理方法的应用,其特征在于:将所述权利要求1~5中任一项所述的图像处理方法应用于图像重建、图像超分辨或者图像降噪。
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