[发明专利]一种应用于稀疏傅里叶叠层成像的无训练卷积神经网络相位恢复方法在审
| 申请号： | 202210013274.9 | 申请日： | 2022-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN114386575A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 姜小明;张中华;王添;冯绍玮;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： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06V10/774;G06V10/42;G06V10/82;G06V10/776 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 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，具体涉及一种应用于稀疏傅里叶叠层成像的无训练卷积神经网络相位恢复方法，包括：获取低分辨率图像，对低分辨率图像进行间隔采样得到低分辨率子图像；将低分辨率子图像进行插值放大和加入随机高斯噪声后输入卷积神经网络模型中，得到图像的幅度和相位信息，根据幅度和相位信息重建低分变率图像；比较重建的低分辨率图像与输入的低分辨率图像的差异，并训练神经网络直到网络收敛，得到高分辨率图像的相位和幅度信息；本发明设计了一类无训练卷积神经网络，在不依赖大量数据的情况下，使用较少的采样图像序列，即可高质量恢复图像相位和幅度信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 稀疏 傅里叶叠层 成像 训练 卷积 神经网络 相位 恢复 方法 | ||
【主权项】：
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