基于混合精度训练的深度ECT图像增强方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010900349.6
IPC分类号：G06T11/00;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2020-08-31
申请人：
北京航空航天大学

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著录项信息

专利名称	基于混合精度训练的深度ECT图像增强方法
申请号	CN202010900349.6	申请日期	2020-08-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-02-05	公开/公告号	CN112330761A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T11/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T11/00 2D［二维］图像的生成〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;1;1;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	北京航空航天大学	申请人地址	北京市海淀区学院路37号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京航空航天大学	当前权利人	北京航空航天大学
发明人	孙江涛;朱海;白旭;徐立军;田文斌
代理机构	北京永创新实专利事务所	代理人	易卜

摘要

本发明公开了基于混合精度训练的深度ECT图像增强方法，属于图像处理领域。首先将初步的重建图像随机添加高斯噪声，分为训练集和测试集。然后利用训练集对神经网络进行训练。将测试集的重建图像分别输入训练好的编码器网络中，利用基础特征提取网络自动提取图像特征；而后经过空洞空间金字塔网络，对应的各输出在特征的通道维度进行连接，经过1×1卷积后，与经过1×1卷积后的基础特征提取网络提取到的图像特征在通道维度进行连接，最终得到编码器网络的输出。最后将编码器网络的输出输入到解码器网络中，通过1*1卷积和上采样2倍的组合操作以及多等级融合操作，恢复图像的尺寸和特征信息，输出重建图像。本发明避免了图像信息丢失，提高图像重建速度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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