[发明专利]基于最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像人工神经网络重建方法在审
| 申请号： | 202111448561.4 | 申请日： | 2021-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN114066735A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 姜小明;冯绍玮;王添;张中华;胡永波;冉开怀;赖春红 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/168;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像重建方法，该方法包括：采用傅里叶叠层成像设备对图像进行稀疏采样，得到一系列低分辨率的采集图像；建立傅里叶叠层成像正向模型，将采集低分辨率图像顺序输入正向模型，比较人工神经网络仿真生成图像和采集图像最小绝对偏差，求有解约束的最小一乘问题；利用误差反向传播训练和更新人工神经网络权重，得到重建高分辨率的相位恢复图像；本发明采用随机梯度下降优化方法对模型的损失函数进行优化，使得训练后的模型更精确，使得采样稀疏采样数据构建的高分辨率重建图清晰度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最小 稀疏 采样 傅里叶叠层 成像 人工 神经网络 重建 方法 | ||
【主权项】：
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