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[发明专利]虚拟现实超声影像仿真培训方法及系统-CN202010787330.5在审
发明人：石宇;陈芸;刘俐;张蒂荣;吴国儒;孔凤贝;尉明华;陈亚双 -专利权人：北京大学深圳医院;深圳望岳医学科技有限公司
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：该方法包括S1、数据处理步骤，用于体数据获取、体数据转化及体数据配置；S2、成像算法步骤，将数据处理步骤得到的体数据经体数据整合算法、切面成像算法、及超声机模拟成像，转化为数字化超声模拟成像。系统包括：数据处理单元和成像算法单元，其中，数据处理单元包括体数据获取模块、体数据转化模块及体数据配置模块；成像算法单元包含体数据整合算法模块、切面成像算法模块、及超声机模拟成像模块。本发明通过体数据成像算法，实现了自由角度的模拟超声成像；不同体数据之间的补偿算法，减少了模拟成像畸变，使得成像更加准确，且支持预设更大的扫查范围。
虚拟现实超声影像仿真培训方法系统

[发明专利]一种结合RM算法与BP算法的柱面近场三维RCS成像方法-CN201410353674.X有效
发明人：颜振;刘伟;杜刘革;胡大海;周扬;王亚海;年夫顺;常庆功;张文涛;赵锐 -专利权人：中国电子科技集团公司第四十一研究所
申请日： 2014-07-23 - 公布日： 2017-01-11 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明提供一种结合RM算法与BP算法的柱面近场三维RCS成像方法，结合距离徙动RM算法与卷积‑反投影BP算法设计了一种新的柱面场三维RCS成像算法，在测试过程中即对转台每个角度测试数据运用RM算法进行实时成像，获取二维距离方位向成像。测试结束后利用BP算法对二维距离方位向成像进行处理即可快速获取最终三维成像。此算法利用了测试过程中的时间，并且避免了传统算法中每一点的多重积分，提高了成像速度，而且利用方法可在测试过程中实时监控纵向二维距离方位向成像结果，可在一定程度上避免无效的测试过程，提高测试有效性。
一种结合 rm 算法 bp 柱面近场三维 rcs 成像方法

[发明专利]一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法-CN201811377133.5有效
发明人：孟祥新;武帅;柳桃荣;李霆;笪敏 -专利权人：博微太赫兹信息科技有限公司
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G01V8/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理成像方法，微波毫米波天线阵列扫描过程中获得回波信号，对(y,k)维度采用相位移徙动算法进行图像聚焦；对x维度采用后向投影重建方法进行图像聚焦；最终得到成像目标的三维复数图像本发明综合时域成像算法与频域成像算法的特点，在竖直阵列维度与距离维度采用相位移徙动算法进行解耦和成像聚焦，在平面或者圆柱面运动扫描维度采用后向投影重建算法进行成像聚焦，利用了后向投影重建算法适用于任何天线扫描轨迹和便于运动补偿的优点，适用于微波毫米波平面扫描成像系统和微波毫米波圆柱面扫描成像系统，可以达到进行一次算法开发，就适用于两种成像系统的目的，并且能够清晰成像，计算效率更高。
一种微波毫米波三维全息成像系统信号处理方法

[发明专利]用于生成合成成像数据的机器学习算法的现场训练-CN202210237004.6在审
发明人： T·M·基蒂博伊;P·莎玛 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：公开了训练图像合成ML算法的技术。图像合成ML算法可以用于生成合成成像数据。合成成像数据进而可以用于训练另外的ML算法。该另外的ML算法可以被配置为对相应的成像数据执行图像处理任务。
用于生成合成成像数据机器学习算法现场训练

[发明专利]一种弧形合成孔径成像快速时域成像算法-CN202210266306.6在审
发明人：杨云波;周陈;胡长风;唐少雄;王宁 -专利权人：湖南中科优信科技有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G01S7/02 文献下载
摘要：本发明涉及雷达快速成像算法技术领域，具体为一种弧形合成孔径成像快速时域成像算法，主要通过以下步骤：S1、建立模型；S2、计算单波束匹配函数；S3、成像计算；本发明针对圆弧式形变监测雷达的快速、高精度成像需求，结合圆弧式合成孔径成像雷达系统，提出了一种快速时域成像算法，在保证高精度成像的同时，大大降低了运算量，以满足系统对成像精度和成像速度的要求。
一种弧形合成孔径成像快速时域算法

[发明专利]一种基于深度学习的图像重建算法提升单像素相机成像质量的优化方法-CN201910512974.0有效
发明人：魏子然;杨威;徐智勇 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像重建算法提升单像素相机成像质量的优化方法。随着深度卷积神经网络(DCNN)的发展，其在超分辨率成像领域的应用也取得了进展。本发明基于压缩感知和单像素相机成像基本原理，设计了一种针对图像超分辨率重建的深度学习网络结构模型，并把这种新型的深度学习图像重建算法嵌入到单像素成像系统中，将深度学习技术和单像素相机超分辨率成像技术相结合与传统的压缩感知图像重建的匹配追踪类算法、最小L1范数算法以及迭代阈值算法相对比，新型深度学习算法有效地提高了图像重建的精度和单像素相机的成像质量和成像效果。这种通过深度学习的方式对单像素相机成像优化的有效性通过仿真和实际成像实验得到了验证。
一种基于深度学习图像重建算法提升像素相机成像质量优化方法

[发明专利]一种基于GPU的SAR实时成像实现方法和装置-CN202011490935.4在审
发明人：李聪欣;刘京;王久圣;林家豪 -专利权人：北京无线电测量研究所
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明的一个实施例公开了一种基于GPU的SAR实时成像实现方法和装置，包括：S100、CPU接收机载雷达获取的回波数据，并对所述回波数据进行预处理；S102、GPU接收所述经过预处理的回波数据，并对所述经过预处理的回波数据进行成像处理，得到成像结果；S104、GPU将所述成像结果返送给所述CPU。本发明根据成像需求采用了距离‑多普勒(R‑D)成像算法，并给出了算法的流程模块；根据机载SAR算法成像模块，采用了CPU+GPU的硬件处理平台进行算法实现，并对算法进行详细的任务划分，给出了详细的实现过程；通过对比GPU与DSP的实时性和成像结果，验证了本实现方法的正确性与有效性。
一种基于 gpu sar 实时成像实现方法装置

[发明专利]一种逆合成孔径雷达并行实时成像处理方法-CN200910059860.1无效
发明人：张晓玲;师君;郭少南 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2009-07-01 - 公布日： 2009-12-02 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于逆合成孔径雷达(ISAR)实时成像的并行成像处理方法，它是针对ISAR对高速运动目标进行成像的实时性要求，采用并行处理技术，设计针对ISAR成像的并行处理系统结构，并对ISAR算法进行相应的并行分解该方法通过合理的算法设计，实现相对于慢时间具有因果性的ISAR成像算法，从而可以使数据采集与成像处理的同时进行，与传统的ISAR成像串行处理算法相比，可以大幅提高ISAR成像的运算效率，进而实现真正意义上的实时处理
一种合成孔径雷达并行实时成像处理方法

[发明专利]融合微波成像的电容层析成像方法和装置-CN201710115551.6在审
发明人：叶佳敏;吴蒙;王海刚 -专利权人：中国科学院工程热物理研究所
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2017-07-11 - 主分类号： G01N27/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种融合微波成像的电容层析成像方法，包括采集待成像区域内所测量的电容数据和微波成像数据；以及根据图像重构的迭代算法和所述电容数据，获取待成像区域被测物质的介电常数分布，其中，所述迭代算法中以所述微波成像数据转换的介电常数分布作为初始迭代值本发明的迭代算法减少了迭代次数，提高了成像速度；故该算法可以实际应用于循环流化床和包衣等过程，可以实时获得更精确的气固浓度分布图像，实现对上述过程的更有效的监控。
融合微波成像电容层析方法装置

[发明专利]自动选择成像参数的方法、相应的成像方法和成像设备-CN201910916605.8在审
发明人：马丁·哈梅斯 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于选择用于成像方法的成像参数的自动方法，相应的成像方法和包括检测算法(Detection Algorithm)和选择算法(Selection Algorithm)的相应的成像设备。列表的创建借助于检测算法进行。此外，选择至少一个成像参数。至少一个成像参数适合于产生图像数据，所述图像数据能够实现在列表中的适格值的最大变化。至少一个成像参数的选择借助于选择算法进行。
自动选择成像参数方法相应设备

[发明专利]一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像方法-CN202210447437.4在审
发明人：罗迎;陈鹭伟;倪嘉成;李开明;苏令华;熊世超;李文哲 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像算法：第一步：构建大斜视SAR回波信号观测模型，根据RD算法确定成像网络所需要学习的成像矩阵为二次距离压缩、三次相位补偿矩阵H2base:Sub>3；第二步：根据步骤一确定的学习参数H2、H3等参数，构建相应的大斜视SAR成像网络，同时构建相应的大斜视SAR回波数据集，通过将ISTA算法深度展开成网络的形式学习得到相比传统成像算法更加精确的成像矩阵，从而提高成像精度、改善聚焦效果。该成像方法无需构造复杂的补偿函数即可对目标进行高分辨二维成像，能够有效抑制旁瓣，提高成像精度和计算效率，在斜视角增大的条件下，成像质量也优于其它成像算法，符合大斜视条件下的SAR成像要求。
一种基于深度展开网络斜视 sar 分辨成像方法

[发明专利]基于压缩感知重构的太赫兹雷达成像算法-CN201710782421.8有效
发明人：吴礼;葛玲玉;朱嘉祺;彭树生;许静瑶 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-09-02 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知重构的太赫兹雷达成像算法，该算法首先根据回波信号的推导公式分离出两个隐藏式的测量矩阵；然后采用2D‑SL0重构算法解决最优化l0范数问题，对测量信号进行重构，得到成像目标的反射系数，得到最终成像结果。本发明与SL0算法相比，具有成像时间少，成像效率高的优点。
基于压缩感知赫兹雷达成像算法

[发明专利]一种适用于Bi-GEO SAR的时间同步误差成像影响分析方法-CN202310519335.3在审
发明人：董锡超;张文滔;陈志扬;胡程;李元昊 -专利权人：北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种适用于Bi‑GEO SAR的时间同步误差成像影响分析方法，其中，方法包括：获取Bi‑GEO SAR的回波信号数据，根据所述回波信号数据确定平台与待测目标的位置参数；根据预设线性时间同步误差项系数和所述位置参数计算待测目标的方位向偏移；根据所述位置参数和所述方位向偏移计算时域成像算法的相位误差；根据所述方位向偏移计算频域成像算法的相位误差；根据预设随机相位误差标准差和所述位置参数计算成像结果的积分旁瓣比；根据所述时域成像算法的相位误差、频域成像算法的相位误差和所述成像结果的积分旁瓣比判断时间同步误差成像影响。
一种适用于 bi geo sar 时间同步误差成像影响分析方法

[发明专利]一种SAR雷达成像方法及系统-CN202111228761.9有效
发明人：俞晓琳;张鑫;张艺恒;张继龙;张继康;宋雨花 -专利权人：苏州威陌电子信息科技有限公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明属于SAR雷达探测、成像识别以及无线通信技术领域，具体涉及一种SAR雷达成像方法、系统及其在上述各领域中的应用。本发明方法基于经由SAR技术获得的合成虚拟阵列，采用新的成像算法对阵列信号进行处理从而获得目标的成像信息，本发明采用的新成像技术，不再需要目标与探测平台存在不同的相对运动速度，并且是一种自动聚焦成像算法，聚焦补偿算法简单易实现。本发明成像方法算法运算量小、成像速度快，且能够兼容远中近不同距离的应用场景及单基地或多基地雷达平台，因此具有良好的应用前景。
一种 sar 雷达成像方法系统

[发明专利]基于GPU的多种MV高清算法快速医学超声影像系统-CN201810278570.5在审
发明人：陈俊颖;陈锦辉;闵华清 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-03-31 - 公布日： 2018-08-03 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本发明公开基于GPU的多种MV高清算法快速医学超声影像系统。本发明的系统包括初始启动模块、模拟仿真模块、算法成像模块和结果显示模块；其中，初始启动模块完成系统初始化设置后调用算法成像模块进行成像，模拟仿真模块作为一个辅助模块产生模拟数据供其他模块使用，算法成像模块是整个系统的核心模块，接收来自初始启动模块的参数设置与模块仿真模块或数据采集设备的数据进行成像计算，而结果显示模块则对其他模块的结果进行最后的处理与显示，最终实现多种MV算法的快速成像功能。本发明可在极短的时间内完成高清医学超声图像算法的复杂计算，使用的各MV高清算法的GPU编程实现方案可方便地部署于带有GPU的计算机上，可有效满足使用需求，实用性强。
算法成像模块初始启动结果显示模块模拟仿真模块医学超声影像系统清算成像数据采集设备医学超声图像初始化设置参数设置仿真模块辅助模块复杂计算核心模块快速成像模块使用模拟数据完成系统高清调用编程计算机部署

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