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发明

声呐图像优化方法、系统、设备及存储介质2025

2024-04-16 07:23:46 发布于四川 4
  • 申请专利号：CN202410041653.8
  • 公开（公告）日：2025-07-04
  • 公开（公告）号：CN117876592A
  • 申请人：武汉理工大学
摘要：本申请公开了一种声呐图像优化方法、系统、设备及存储介质，该方法通过对初始二维声呐图像依次进行双阈值分割增强处理、骨骼化处理、Canny边缘特征提取和霍夫直线剔除处理，其中，双阈值分割增强处理能够突出初始二维声呐图像的图像本质特征，以排除系统因素的干扰；骨骼化处理有助于提取线状特征，提高后续数据分析的准确性；Canny边缘特征提取能够较好地保证图像的边缘特征完整性；霍夫直线剔除能够针对性去除图像中的无关线段，从而降低了后续计算复杂度；因此，上述图像处理步骤能够有效保证二维声呐图像特征的完整性，进而保证声呐三维点云数据的可靠度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117876593 A (43)申请公布日 2024.04.12 (21)申请号 202410043602.9 (22)申请日 2024.01.11 (71)申请人 太原科技大学 地址 030024 山西省太原市万柏林区窊流 路66号 (72)发明人 张雄　张鑫博　上官宏　王悦　 任慧莹　 (74)专利代理机构 太原中正和专利代理事务所 (普通合伙) 14116 专利代理师 焦进宇 (51)Int.Cl. G06T 17/00 (2006.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/048 (2023.01) 权利要求书4页 说明书18页 附图8页 (54)发明名称 一种基于总广义全变分的低剂量CT深度展 开网络 (57)摘要 本发明属于低剂量CT图像重建技术领域，具 体公开了一种基于总广义全变分的低剂量CT深 度展开网络，具体技术方案为：结合了两种具有 互补作用的正则化项——TGV正则化项、自适应 一致性正则化项，构建出整体低剂量CT重建任务 的目标函数，对所构建的整体目标函数进行子问 题分解进而利用不同的优化算法对分解出的两 个子问题进行推导求解，并将迭代过程严格对应 于神经网络，所有的参数都可以通过网络进行端 到端训练自动学习，能够有效地重建低剂量CT ， 提高了重构图像的质量。 A 3 9 5 6 7 8 7 1 1

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