[发明专利]太赫兹图像重建的模型训练方法及太赫兹图像重建方法

权利要求书

1.一种太赫兹图像重建的模型训练方法，所述方法包括：

获取数据集，所述数据集包括第一数据集和第二数据集，所述第一数据集包括太赫兹光谱仪采集到的初始太赫兹图像，所述第二数据集中包括与所述第一数据集不同类别的高分辨率图像；

对所述数据集进行降分辨率处理，得到低分辨率图像；

通过卷积网络模型提取所述低分辨率图像的特征，其中，所述卷积网络模型的最后一层为残差融合层。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述数据集进行降分辨率处理，包括：

将所述数据集的图像缩小3倍，得到中间图像；

将所述中间图像通过插值法放大3倍，使得所述数据集的图像的分辨率降低。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积网络模型的第2层至倒数第二层中的每一层分别包括64个大小为3x 3x 64的内核。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积网络模型共有20层，其中，前19层为特征提取层，前19层遵循ReLU激活函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述残差融合层的输入包括第19层的输出图像和第19层的学习剩余数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始太赫兹图像的分辨率为673千像素每英寸。

7.一种太赫兹图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取太赫兹时域光谱仪快速扫描成像获得的低分辨率的图像；

将所述低分辨率图像输入到由权利要求1所述方法训练的卷积网络模型中，得到重建图像。

8.一种太赫兹图像重建系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取太赫兹时域光谱仪快速扫描成像获得的低分辨率的图像；

图像处理模块，用于将所述低分辨率图像输入到由权利要求1所述的卷积网络模型中，得到重建图像。

9.一种太赫兹图像重建装置，其特征在于，包括至少一个处理器和用于与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求7所述的太赫兹图像重建方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求7所述的太赫兹图像重建方法。