摘要
本发明公开一种CT单帧多帧超分融合图像增强方法,包括如下步骤:S1:建立投影张数‑图像效果模型;S2:建立噪声联合投影张数‑图像效果模型;S3:基于构建的投影张数‑图像效果模型、噪声联合投影张数‑图像效果模型对CT图像集进行退化,得到退化后的CT图像集;S4:构建基于卷积神经网络的CT图像反演模型,并使用退化前的CT图像、退化后的CT图像及退化后邻近切层图像作为网络的训练数据,对CT图像反演模型进行训练,再基于训练后的CT图像反演模型,对待处理的CT图像进行图像增强。本发明可有效减少图像噪点,增强图像中的细节,将工业CT切片图转换为高质量清晰的图像。
技术关键词
图像增强方法
反演模型
椒盐噪声
泊松噪声
在线检测机
X射线接收装置
多尺度特征
X射线发射装置
工业CT图像
产品输送装置
通道注意力机制
更新模型参数
CT切片
网络
CT成像
噪声参数
系统为您推荐了相关专利信息
海面风速反演方法
反演模型
训练样本集
时序
多普勒
在线故障诊断方法
反演模型
灵敏度矩阵
附件
电缆
遥感反演
分辨率遥感数据
监测方法
线性回归方程
植被指数数据
分布式光纤传感
反演方法
全波形反演模型
地震检波器
地震勘探技术
海面风速反演方法
反演模型
双向长短期记忆网络
训练样本集
交互注意力