基于无监督特征学习的X射线多衬度图像融合表征方法

本发明涉及基于无监督特征学习的X射线多衬度图像融合表征方法，属于深度学习以及X射线多衬度成像技术领域。所述方法包括：获取X射线光栅成像的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像；构建基于无监督特征学习的生成对抗网络模型；训练基于无监督特征学习的生成对抗网络模型；使用已训练的模型对吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像进行融合获取融合图像，使用融合的图像对被检物体进行表征。本发明实施例相比现有的X射线光栅多衬度成像技术，能够较好地利用X射线光栅差分相衬成像同时能产生三种不同衬度图像的优势，对三种衬度图像进行融合表征。