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- [发明专利]一种MR图像超分辨方法-CN202110238429.4有效
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王好谦;胡小婉
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清华大学深圳国际研究生院
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2021-03-04
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2023-04-18
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G06T3/40
- 一种MR图像超分辨方法,包括如下步骤:第一步:建立金字塔双自相似性模块PDSB,该模块同时融合全局点相关性和包含多尺度块相关性的金字塔相关性,使用PDSB在空间域充分地提取MR图像的自相似先验特征;第二步:在通道域建立非降维通道注意力模块NCAB;第三步:将空间域的PDSB与通道域的NCAB组合成为金字塔正交注意力模块POAB,并与多个残差模块RB和像素上采样层相结合,构成用于MR图像超分辨的金字塔正交注意力网络POAN;第四步:利用训练好的适用于不同超分尺度的网络对输入的MR图像进行超分辨,得到输出的高清图像。利用本申请的MR图像超分辨方法可实现高质量的MR图像超分辨效果。
- 一种mr图像分辨方法
- [发明专利]基于伪3D自相关网络的真实图像去噪方法-CN202110238276.3有效
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王好谦;胡小婉
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清华大学深圳国际研究生院
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2021-03-04
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2022-08-02
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G06T5/00
- 本发明公开了基于伪3D自相关网络的真实图像去噪方法,包括:基于一维快速卷积构建伪3D自相关模块P3AB,以用于:对输入特征图每个位置上的元素,通过一维快速卷积分别提取水平、垂直和通道方向的自相关特征,完成所有位置遍历后,分别得到三个方向的伪3D自相关特征;对三个方向的伪3D自相关特征进行通道级联、自适应特征融合,得到包含空间域自相关信息和通道域自相关信息的全局自相关特征;通过残差连接将全局自相关特征与输入特征图相加后作为P3AB的输出;构建伪3D自相关网络P3AN;P3AN包括浅层特征提取单元、堆叠的P3AB和末尾卷积层,并设置有两层跳跃连接;训练P3AN;利用训练好的P3AN对输入的真实噪声图像进行去噪,输出去噪后的图像。
- 基于相关网络真实图像方法
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