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[发明专利]一种数字岩心超维重建的字典优化与映射方法-CN201910218495.8有效
发明人：滕奇志;李洋;何小海;卿粼波;吴小强;王正勇 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-03-21 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种数字岩心超维重建的字典优化与映射方法。即对于超维重建中的字典大小和字典中存在的一对多映射问题，提出通过在超维重建中引入旋转扩展字典，并对字典中二维块边界特征的聚类来进行字典优化，提高字典的表达能力与完备性；通过提出基于限制性邻域嵌入的字典映射来建立适用于超维重建领域的更为合理的字典映射关系，解决字典中存在的一对多映射问题。通过以上算法，超维字典的完备性得以提高。重建时所确定的映射关系使得待重建块能够在字典中找到更准确的结果，重建精度提高。
一种数字岩心重建字典优化映射方法

[发明专利]基于结构字典的分块图像压缩感知重建方法-CN201210155980.3有效
发明人：杨淑媛;焦李成;陈义光;刘芳;侯彪;王爽;马文萍;齐智峰;谢冬梅 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-05-18 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构字典的分块图像压缩感知重建方法，克服了现有技术中分块压缩感知重建时由于单一字典对具有不同结构的图像块不能最稀疏的表示，而导致重建效果不理想的缺点，实现步骤为：(1)构造训练样本库；(2)图像块分类；(3)训练结构字典；(4)构造观测矩阵；(5)观测图像块；(6)结构字典重建；(7)获取重建误差；(8)重建图像；(9)输出重建图像。采用基于图像块在所有结构字典下误差的加权求和方法进行重建，明显的提高了重建质量。
基于结构字典分块图像压缩感知重建方法

[发明专利]一种基于网络图像块检索的图像重建方法及系统-CN201510633384.5有效
发明人：杨文瀚;刘家瑛;杨帅;郭宗明 -专利权人：北京大学;北大方正集团有限公司;北京北大方正电子有限公司
申请日： 2015-09-29 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网络图像块检索的图像重建方法及系统，该方法包括：检索与待重建图像内容相同的网络图像；将两种图像拆分成子图像，计算每个子图像的纹理特征，对每个待重建图像的子图像，在网络图像中查找纹理特征相似的子图像；将纹理特征相似的子图像分别拆分成图像块，查找联合特征相似的图像块，训练得到外部字典；将待重建图像进行多尺度采样后拆分成图像块，训练得到内部字典；将外部字典和内部字典合并形成重建字典并对待重建图像进行重建，得到重建后的图像。本发明在图像重建过程中，不仅考虑了图像内部的自相似性，还考虑了其他图像的相似信息，并在字典训练时考虑了字典组织的结构性信息，提升了重建图像的分辨率。
一种基于网络图像检索重建方法系统

[发明专利]一种基于压缩感知的CBCT图像重建方法-CN201810857473.1在审
发明人：宋莹;张伟康;王雪桃;王强;钟仁明;魏星;李治斌;柏森 -专利权人：四川大学华西医院
申请日： 2018-07-31 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于压缩感知的CBCT图像重建方法，包括：降采样采集待重建的CBCT数据；采用迭代算法对待重建的CBCT数据进行迭代计算；在迭代计算的每一次迭代过程中，采用预先训练的双字典模型对迭代结果进行图像重建；双字典模型包括：低精度字典，高精度字典；低精度字典用于对迭代计算的当前迭代结果进行稀疏表达；高精度字典用于采用低精度字典稀疏表达的结果重建CBCT图像；将高精度字典重建的CBCT图像作为下一次迭代过程的输入，直至获取的CBCT图像达到预定精度，停止迭代计算，获取最终的CBCT重建图像。本发明提供的技术方案，能够在保证CBCT重建图像临床应用的前提下，显著降低图像引导放疗中单次CBCT扫描时患者所受X射线剂量，并减少CBCT扫描时间。
迭代计算字典重建迭代结果压缩感知一次迭代重建图像字典模型稀疏放疗迭代算法临床应用图像引导图像重建字典重建降采样扫描时扫描采集保证

[发明专利]一种基于结构字典约束的PET图像重建方法-CN201510665311.4在审
发明人：刘华锋;崔佳楠 -专利权人：浙江大学
申请日： 2015-10-15 - 公布日： 2016-03-02 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构字典约束的PET图像重建方法，该方法通过建立重建问题的数学模型，加入结构字典约束，基于结构字典的约束来进行PET图像重建；其中结合Poisson和字典约束对PET图像进行重建的过程中故本发明有效利用结构字典约束，改善了计算机在进行PET图像重建的过程中产生的结果低分辨率和噪声干扰的问题；与现有重建方法的实验比较表明，本发明能获得较好的重建效果。
一种基于结构字典约束 pet 图像重建方法

[发明专利]一种面向PET图像重建的字典学习方法-CN201910940260.X在审
发明人：刘华锋;叶慧慧 -专利权人：浙江大学深圳研究院
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向PET图像重建的字典学习方法，该方法通过建立重建问题的数学模型，加入结构字典约束，基于结构字典的约束来进行PET图像重建；其中结合Poisson和字典约束对PET图像进行重建的过程中故本发明有效利用结构字典约束，改善了计算机在进行PET图像重建的过程中产生的结果低分辨率和噪声干扰的问题；与现有重建方法的实验比较表明，本发明能获得较好的重建效果。
结构字典重建低分辨率数学模型优化求解噪声干扰字典学习字典计算机

[发明专利]光谱重建方法及装置、设备及介质-CN202011025595.8有效
发明人：崔开宇;徐晟;黄翊东;张巍;冯雪;刘仿 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明实施例提供的光谱重建方法及装置、设备及介质，该方法包括：利用第一光谱特征字典对待重建光谱进行初次重建，得到第一重建光谱；所述第一光谱特性字典中的元素为升余弦曲线，所述采样点为所述待重建光谱的采样点；所述第一光谱特性字典中的元素覆盖所述待重建光谱的全部频点范围；对所述第一重建光谱进行处理，得到所述第一重建光谱的谱峰信息；所述谱峰信息包括：谱峰个数以及每个谱峰的谱峰位置与宽度值；利用所述谱峰信息生成与所述待重建光谱对应的第二光谱特征字典；利用所述第二光谱特征字典对所述待重建光谱进行再次重建，得到第二重建光谱，能够解决稀疏优化和字典学习算法重建时间复杂度的问题，并提高重建的似然度和稳定性。
光谱重建方法装置设备介质

[发明专利]基于张量字典学习的磁共振图像重建方法-CN201610260711.1有效
发明人：冯衍秋;黄进红;冯前进;陈武凡 -专利权人：南方医科大学
申请日： 2016-04-25 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于张量字典学习的磁共振图像重建方法，包括如下步骤：(1)采用变密度随机欠采样方式得到原始k空间数据，对采样数据进行傅里叶逆变换得到初始重建图像；(2)建立基于张量字典学习的压缩感知重建模型；(3)对所述重建图像随机提取部分三维子图像块进行张量字典学习，得到一个用于稀疏表示的张量字典；(4)用硬域值法对所有子图像块进行所述张量字典下的稀疏表示；(5)用最小二乘法更新重建图像；(6)重复步骤(3)‑(5)直至收敛，得到最终重建图像。该基于张量字典学习的磁共振图像重建方法，能够提高重建图像质量，而且计算简单。
基于张量字典学习磁共振图像重建方法

[发明专利]基于自适应优化稀疏字典的光谱重建计算方法及光谱系统-CN202211547899.X在审
发明人：王晓旭;李博;顾国超;李寒霜;张子辉 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01J3/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应优化稀疏字典的光谱重建计算方法及光谱系统，该方法采用常规基函数稀疏字典进行光谱重建计算，获得光谱信号近似最优解；以光谱信号近似最优解作为先验信息，针对性优化基函数稀疏字典的构造过程，在优化过程中，首先定位稀疏基函数，删除其余所有无效稀疏基函数，寻找不完全稀疏基函数并为不完全稀疏基函数添加细分稀疏基函数，得到优化稀疏字典；采用优化稀疏字典再次进行光谱重建计算，得到优化重建光谱解；以优化重建光谱解更新光谱信号近似最优解，重复迭代，直至满足终止条件，输出光谱重建结果。该方法能够降低基函数稀疏字典对光谱重建计算过程的约束，进而提升重建光谱的保真度，同时可以提高重建光谱计算速度。
基于自适应优化稀疏字典光谱重建计算方法系统

[发明专利]一种基于二维分析稀疏模型及其训练字典的图像重建方法-CN201210433389.X有效
发明人：施云惠;齐娜;尹宝才;丁文鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2012-11-02 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开一种更能反映图像空间特性、重建效果好的基于二维分析稀疏模型及其训练字典的图像重建方法，包括：（1）构造训练样本集；（2）构造并训练第一个方向的字典；（3）构造并训练第二个方向的字典；（4）求解原稀疏求解中的字典Ω0，以便进行一维分析稀疏重建；（5）利用Ω0和一维分析稀疏重建方法求解重建值；（6）对重建值进行反操作，得到对应于N个图像块的重建值，从而得到重建图像。
一种基于二维分析稀疏模型及其训练字典图像重建方法

[发明专利]一种图像超分辨率重建方法、装置、移动终端及存储介质-CN201710904036.6在审
发明人：胡战利;范锐;梁栋;杨永峰;刘新;郑海荣 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像超分辨率重建方法、装置、移动终端及存储介质，该方法包括采用稀疏编码对低分辨率样本图像及高分辨率样本图像进行联合字典训练，得到过完备高低字典对，其中，过完备高低字典对包括低分辨率字典及高分辨率字典，利用低分辨率字典，得到待重建的低分辨率图像的稀疏表示系数，利用稀疏表示系数及高分辨率字典，得到待重建的低分辨率图像重建后的高分辨率图像，使得能够缩短字典训练时间，不需要过大的样本集就可以得到普遍适用且结构更加清晰的过完备高低字典对，且有效的提高重建后的高分辨率图像的分辨率。
一种图像分辨率重建方法装置移动终端存储介质

[发明专利]一种基于稀疏表示的红外图像超分辨率重建方法-CN201710153279.0有效
发明人：杨延西;马苗苗 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示的红外图像超分辨率重建方法，步骤包括：步骤1、字典的训练，包括样本集的提取和子字典的训练，样本集的提取包括图像预处理和图像分块；子字典的训练包括样本块的聚类、子字典的训练；步骤2、重建高分辨率图像。本发明的方法，采用基于相关系数的自适应k‑means聚类算法将大量的训练样本集进行分类，然后针对每一个子类训练一个对应的高低分辨率字典对，字典对的大小则根据该类所含样本个数自适应决定，最终获得多个高低分辨率子字典对，通过计算待重建的图像样本块与每一个子类聚类中心的相关系数来选择子字典进行重建；该方法保证了红外图像超分辨率重建结果，重建速度显著提高。
一种基于稀疏表示红外图像分辨率重建方法

[发明专利]一种多字典超分辨率图像重建方法-CN201910423653.3有效
发明人：祝轩;薛珈萍;彭进业;梅东锋;闫丽;章勇勤;王珺;张隆飞;孙逸霏 -专利权人：西北大学
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种多字典超分辨率图像重建方法，考虑到使用全局字典进行超分辨率重建会忽略图像块结构多样化的特性，提出一种利用高斯混合模型对外部图像的先验信息进行训练进而引导多字典构造的超分辨率重建方法。本发明解决了全局字典无法兼顾各种不同类型图像块特征这一不足，有效提高图像的重建质量。
一种多字分辨率图像重建方法

[发明专利]基于SAE字典学习和邻域回归的图像超分辨率方法-CN202010670836.8有效
发明人：黄炜钦;郭一晶;陈俊仁 -专利权人：厦门大学嘉庚学院
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于SAE字典学习和邻域回归的图像超分辨率方法，首先针对字典学习模型SAE准备输入数据，并进行字典的构造与训练；然后结合邻域回归理论和字典求解投影矩阵；最后基于投影矩阵进行图像重建，获得高分辨率图像本发明一方面提高字典的特征表达能力，减小重建结果对字典的依赖性；另一方面融入邻域回归理论，提高重建速度。
基于 sae 字典学习邻域回归图像分辨率方法

[发明专利]一种基于张量字典约束的动态PET图像重建方法-CN201710287366.5有效
发明人：刘华锋;崔佳楠 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-04-27 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量字典约束的动态PET图像重建方法，该方法通过引入三阶张量的概念和相关的张量乘积的定义来帮助动态PET图像重建，通过建立重建问题的张量数学模型，加入张量字典约束，基于张量字典的约束来进行动态PET图像重建；最后采取ADMM算法进行优化求解。故本发明有效利用张量字典约束，改善了计算机在进行PET图像重建的过程中产生的结果低分辨率和噪声干扰的问题。
一种基于张量字典约束动态 pet 图像重建方法

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