[发明专利]一种基于点扩散函数先验的编码成像重建方法在审
| 申请号： | 202211077821.6 | 申请日： | 2022-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN115526792A | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张闻文;张颖;何伟基;陈钱;顾国华 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/10;G06T5/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，包括两个阶段：(1)可训练的反演阶段，通过学习编码系统前向模型中的先验参数，将测量到的模糊编码图像经维纳滤波后映射到中间重构空间，完成初步解码；(2)伪影矫正阶段，利用改进的U‑Net结构，引入小波变换完成多级频率域滤波，消除中间重构图像的残留伪影，提高视觉感知质量。本发明针对无透镜编码成像中图像重建耗时长、清晰度低的问题，搭建了一种基于物理模型的轻量级深度学习卷积神经网络，以较少的内存需求和较快的收敛速度，有效减少了网络训练和图像重建的时间，同时改善了编码图像的重建质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 扩散 函数 先验 编码 成像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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