一种针对多角度序列的自监督图像去噪方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理领域，提出的一种针对多角度序列的自监督图像去噪方法及系统，通过像素重排处理，破坏噪声的空间相关性，以获得更好的去噪效果，再通过基于位移‑裁剪策略的盲点网络，相较于传统的掩膜卷积或空洞卷积，无需更改卷积核权重排布，且保留标准卷积性能，结构简单高效且硬件需求低，再通过非盲点网络允许卷积核直接感受中心像素，以获取完整上下文信息，又根据互学习优化共享损失函数进行协同优化，以实现在优化训练后仅通过参数量更少的非盲点网络输出去噪图像，既有效抑制噪声，又能保持图像的结构细节，以具有更高的结构保真度，本发明专利技术提高了自监督图像去噪方法的去噪准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种针对多角度序列的自监督图像去噪方法及系统。

技术介绍

1、断层重建（tomography）是一种通过多角度二维投影图像重建目标三维结构的技术，广泛应用于医学成像（如ct、mri）和光学投影断层成像（optical projectiontomography, opt）领域，以ct为例，通过x射线穿透物体，从不同角度获取投影数据，再通过反投影算法（如滤波反投影或迭代重建）合成三维体数据，从而揭示内部结构特征。

2、然而现有技术中，实际成像过程受限于设备噪声（如电子噪声、量子噪声）、辐射剂量（低剂量成像）、运动伪影及有限角度采样因素，采集的多角度投影图像序列通常包含噪声和伪影，导致重建后的三维图像质量下降，影响诊断或分析的准确性，而现有的自监督去噪网络，如盲点网络，在细节信息与纹理特征恢复上表现不足，导致去噪后的图像在保留真实细节上存在明显短板，同时，在处理噪声分布复杂或非均匀噪声情况下，图像重建的建模能力受到较大制约，容易出现全局和局部噪声特性失衡的现象，此外，现有去噪网络具有较高的网络复杂度，影响了实际应用本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述采集多角度图像序列数据并进行预处理，以获取图像序列张量的步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述盲点网络支路对所述图像序列张量进行旋转增强处理和像素重排处理的步骤，具体包括：

4.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述再根据盲点网络进行盲点特征提取的步骤，具体包括：

5.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像...

【技术特征摘要】

1.一种针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述采集多角度图像序列数据并进行预处理，以获取图像序列张量的步骤，具体包括：

3.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述盲点网络支路对所述图像序列张量进行旋转增强处理和像素重排处理的步骤，具体包括：

4.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述再根据盲点网络进行盲点特征提取的步骤，具体包括：

5.根据权利要求1所述的针对多角度序列的自监督图像去噪方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张泽宇，熊博，林子涵，苏长青，曾元临，
申请(专利权)人：南昌大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：