一种基于生成对抗网络的工业CT图像超分辨重建的方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于生成对抗网络的工业CT图像超分辨重建的方法，包括步骤构建工业CT图像数据集，设计生成器网络结构，设计判别器网络结构，设计损失函数。本发明解决了生成对抗网络判别器对复杂的训练输出鉴别能力不足的问题，产生更加精确的梯度反馈，同时谱归一化能够稳定训练动态缓解GAN训练引入的过于尖锐和不合适的伪信号。
基本信息
专利标题 ：
一种基于生成对抗网络的工业CT图像超分辨重建的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581299A
申请号 ：
CN202210137464.1
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
詹道桦王晗林健林锐楠钟辉宇毛睿欣丁鑫杰蔡念陈新
申请人 ：
广东工业大学
申请人地址 ：
广东省广州市越秀区东风东路729号
代理机构 ：
广州专理知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张凤
优先权 ：
CN202210137464.1
主分类号 ：
G06T3/40
IPC分类号 ：
G06T3/40 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
G06T3/40
整个或部分图像的缩放
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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