一种图像重构方法及装置.pdf
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相关资料
一种图像重构方法及装置.pdf
本发明实施例提供了一种图像重构方法及装置,涉及图像处理技术领域。上述方法包括:采用不同的分割方式对待处理图像进行分割,得到不同的子图像集,针对每一子图像集,采用目标分割方式对应的图像重构处理的方式对该子图像集中包含的各个子图像分别进行图像重构处理,得到各个子图像的子图像重构结果,针对每一子图像集,对该子图像集中包含的各个子图像的子图像重构结果进行合并,得到与所述待处理图像尺寸相同、与目标分割方式相对应的重构图像,基于各个预设的注意力权重,对各个重构图像进行融合,得到最终的图像重构结果。应用本发明实施例提供
一种图像重构方法及装置.pdf
本申请提出了一种图像重构方法,包括:获取与在空间位置上信号相关的脉冲序列中脉冲之间的间隔信息,所述空间位置信号的累积强度超过预定阈值产生脉冲并按照顺序排列成所述脉冲序列;基于所述预定阈值和所述间隔信息确定所述空间位置至少部分时刻在图像重构时的像素值。该重构方法能够精细地重构出高速运动对象的运动过程,同时,重构过程中通过分析脉冲之间时间间隔的变化并建立这种变化与对应的空间位置的重构像素值之间的映射关系,以极小的处理量重现带有纹理的运动对象。另一方面,由于采样数据中通过累积的方式包含了所有时刻的光强信息,因此
一种图像重构方法、装置、设备及介质.pdf
本申请公开了一种图像重构方法、装置、设备及介质,对原始图像信号进行压缩采样、初始化,得到初始化信号,进而输入到迭代网络进行迭代优化得到重构图像,迭代网络中各迭代重构层通过对输入信号进行图像块化和拼接,得到拼接图像;通过拼接图像获取当前迭代重构层的输入信号与原始图像信号之间的误差值;对误差值与输入信号进行残差连接后进行信号修正,得到当前迭代重构层的重构图像;基于重构图像和原始图像信号计算损失值以更新网络参数,最终通过训练好的迭代网络进行图像重构;改善了现有技术采用逐图像块重构的方式进行图像重构,需要在各个重
图像处理和重构图像生成的方法和装置.pdf
一种处理器实现的方法包括:使用基于神经网络的一个或多个提取模型,基于包括对象的输入图像数据来确定规范空间中的反照率数据和规范空间中的深度数据;通过将目标形状变形值分别应用于反照率数据和深度数据来生成变形的反照率数据和变形的深度数据;通过基于变形的深度数据和目标照度值执行着色来生成结果着色数据;基于结果着色数据和变形的反照率数据来生成中间图像数据;以及基于目标姿态值根据中间图像数据和变形的深度数据来生成重构的图像数据。
一种基于深度学习的PET图像跨模态重构方法及装置.pdf
本发明提供了一种基于深度学习的PET图像跨模态重构方法,包括:步骤1、获取包含FDG?PET脑部扫描图像与对应的AV45?PET脑部扫描图像的多模态脑部扫描图像,并对多模态脑部扫描图像的模态类型进行标注,将多模态脑部扫描图像与对应的标注标签组成训练样本;步骤2、构建用于跨模态图像生成的生成对抗网络;步骤3、利用训练样本对生成对抗网络进行训练,获得PET跨模态图像生成模型;步骤4、将FDG?PET脑部扫描图像输入到所述PET跨模态图像生成模型中,经计算输出AV45?PET脑部扫描图像以及对应的图像信息。本发