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申请/专利权人：深圳湾实验室
摘要：本发明公开了一种基于X射线吸收图像生成相位衬度图像和暗场图像的方法、装置、计算设备和存储介质，包括：获取测试样品的X射线吸收图像、相位衬度图像以及暗场图像，组成训练样本；基于深度学习网络构建用于将输入的X射线吸收图像分别转换为相位衬度图像和暗场图像的两个图像转换模型，并利用训练样本优化图像转换模型的网络参数；利用参数优化的两个图像转换模型分别对输入的X射线吸收图像进行计算，以生成相位衬度图像和暗场图像。以解决利用测试仪器测量测试样品的相位衬度图像以及暗场图像存在测试时间长，复杂，效率低的问题。
主权项：1.一种基于X射线吸收图像生成相位衬度图像和暗场图像的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取测试样品的X射线吸收图像、相位衬度图像以及暗场图像，组成训练样本；基于深度学习网络构建用于将输入的X射线吸收图像分别转换为相位衬度图像和暗场图像的两个图像转换模型，并利用训练样本优化图像转换模型的网络参数，其中深度学习网络采用Pixel2Pixel或Pixel2PixelHD算法，在利用Pixel2Pixel或Pixel2PixelHD算法构建图像转换模型时，包含生成器组和判别器组组成的GAN，其中，生成器组包含全局生成器和n个局域增强器，分别用于依据输入的X射线吸收图像全局生成相位衬度图像或暗场图像，局域增强相位衬度图像或暗场图像中的像素点，判别器组包含n+1个判别器，分别与生成器组中的全局生成器与局域增强器对应，用于对全局生成器与局域增强器生成的特征与真实图像提取的特征做匹配，以得到匹配损失，该匹配损失与GAN损失组成总损失，以优化GAN的网络参数，提取参数优化的生成器组作为图像转换模型；利用参数优化的两个图像转换模型分别对输入的X射线吸收图像进行计算，以生成相位衬度图像和暗场图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳湾实验室 基于X射线吸收图像生成相位衬度图像和暗场图像的方法、装置、计算设备和存储介质
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