基于混合网络框架的图像重建方法、系统、终端及存储介质

本发明公开了一种基于混合网络框架的图像重建方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：通过对原始图像预测得到预测数据，并获取预测过程中的质量损失和动量守恒的物理损失，同时将预测数据与原始数据进行对比，获取两者之间的匹配值，从而构建出总损失函数；引入NTK矩阵拟定合适的学习率，利用学习率和总损失函数训练混合网络框架，最终得到DeepONet‑NTK混合网络。本发明利用DeepONet学习多维函数空间中的非线性映射关系，同时结合NTK理论来优化训练过程，提高收敛速度和稳定性，从而降低重建图像的信噪比，保留了高维语义特征。