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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種應(yīng)用于稀疏傅里葉疊層成像的無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相位恢復(fù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114386575B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210013274.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/77；該發(fā)明授權(quán)一種應(yīng)用于稀疏傅里葉疊層成像的無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相位恢復(fù)方法是由姜小明;張中華;王添;馮紹瑋;胡永波;冉開(kāi)懷;賴春紅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種應(yīng)用于稀疏傅里葉疊層成像的無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相位恢復(fù)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于傅里葉疊層成像技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種應(yīng)用于稀疏傅里葉疊層成像的無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相位恢復(fù)方法，包括：獲取低分辨率圖像，對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行間隔采樣得到低分辨率子圖像；將低分辨率子圖像進(jìn)行插值放大和加入隨機(jī)高斯噪聲后輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到圖像的幅度和相位信息，根據(jù)幅度和相位信息重建低分變率圖像；比較重建的低分辨率圖像與輸入的低分辨率圖像的差異，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直到網(wǎng)絡(luò)收斂，得到高分辨率圖像的相位和幅度信息；本發(fā)明設(shè)計(jì)了一類無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在不依賴大量數(shù)據(jù)的情況下，使用較少的采樣圖像序列，即可高質(zhì)量恢復(fù)圖像相位和幅度信息。

本發(fā)明授權(quán)一種應(yīng)用于稀疏傅里葉疊層成像的無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相位恢復(fù)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種應(yīng)用于稀疏傅里葉疊層成像的無(wú)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相位恢復(fù)方法，其特征在于，包括：獲取稀疏待重建的低分辨率圖像序列，對(duì)低分辨率圖像序列做放大插值操作，并加入隨機(jī)噪聲；將加入隨機(jī)噪聲后的低分辨率圖像序列輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到高分辨率圖像的幅度和相位信息；對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的過(guò)程包括：S1：獲取低分辨率圖像序列，對(duì)低分辨率圖像序列進(jìn)行間隔采樣，得到低分辨率子圖像序列；S2：對(duì)低分辨率子圖像序列進(jìn)行放大操作，將放大操作后的圖像疊加隨機(jī)高斯噪聲；S3：將疊加隨機(jī)噪聲的低分辨率子圖像序列輸入到深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到兩張?zhí)卣鲌D，該特征圖分別對(duì)應(yīng)待重建圖像的幅度和相位信息；根據(jù)待重建圖像的幅度和相位信息得到待重建圖像的物體信息圖；S4：根據(jù)待重建圖像的物體信息圖重建的低分辨率圖像；具體包括：獲取低分辨率子圖像的大小和低分辨率子圖像的頻域中心原點(diǎn)坐標(biāo)；對(duì)待重建圖像的物體信息圖進(jìn)行二維傅里葉正變換；對(duì)經(jīng)過(guò)二維傅里葉正變換的圖像進(jìn)行二維fftshift操作處理；根據(jù)低分辨率子圖像的大小和低分辨率子圖像的頻域中心原點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)經(jīng)過(guò)二維fftshift操作處理的特征圖進(jìn)行裁剪，得到與輸入圖像大小相同的特征圖；對(duì)經(jīng)過(guò)裁剪后的特征圖再次進(jìn)行二維fftshift操作，對(duì)再次經(jīng)過(guò)二維fftshift操作的特征圖進(jìn)行二維傅里葉逆變換，得到重建后的特征圖；采用鏡頭傳遞函數(shù)對(duì)重建后的特征圖進(jìn)行處理，得到重建后的高分辨率圖像；重建高分辨率圖像的公式為： 其中，V表示待重建圖像的物體信息圖，F(xiàn)和F-1分別表示二維傅里葉正變換和逆變換，S表示二維fftshift操作，Crop表示圖像裁剪操作，kx,ky表示低分辨率子圖像的頻域中心原點(diǎn)坐標(biāo)，Nx,Ny表示低分辨率子圖像的大小，表示卷積運(yùn)算，LF表示鏡頭傳遞函數(shù)；S5：根據(jù)重建后的低分辨率圖像和輸入的低分辨率圖像構(gòu)建系統(tǒng)損失函數(shù)；損失函數(shù)的表達(dá)式為： 其中，V表示待重建圖像的物體信息圖，N表示訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用低分辨率子圖像數(shù)目，IiV表示重建的高分辨率圖像，Ji表示輸入的圖像；S6：當(dāng)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)收斂時(shí)，輸入低分辨率序列得到重建的高分辨率圖像的幅度和相位信息，完成模型的訓(xùn)練。

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