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申请/专利权人：深圳市赛禾医疗技术有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种图像伪影去除方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待去除图像伪影信息的待处理图像，将所述待处理图像的图像坐标由笛卡尔坐标转换至极坐标，得到目标处理图像；将待处理图像输入至预先训练完成的伪影去除模型中，得到与待处理图像对应的目标生成图像；其中，伪影去除模型根据样本处理图像以及与样本处理图像对应的无伪影图像对预先建立的图像处理模型进行训练得到，图像处理模型包括图像生成器、用于判别输入的待判别图像是否为无伪影图像第一判别器和用于判别输入的待判别图像是否为生成器生成的图像数据第二判别器。本发明实施例的技术方案，能够简单快速有效地去除待处理图像的图像伪影。

主权项：1.一种图像伪影去除方法，其特征在于，包括：获取待去除图像伪影信息的待处理图像，将所述待处理图像的图像坐标由笛卡尔坐标转换至极坐标，得到目标处理图像；将所述目标处理图像输入至预先训练完成的伪影去除模型中，得到与所述目标处理图像对应的去伪影图像；将所述去伪影图像的图像坐标由极坐标系转换为笛卡尔坐标，得到目标输出图像；其中，所述伪影去除模型根据位于极坐标系下的无伪影图像和包含有图像伪影信息的有伪影图像对预先建立的图像处理模型进行训练得到，所述图像处理模型包括图像生成器、第一判别器和第二判别器，所述图像生成器用于去除图像伪影信息生成无伪影图像，所述第一判别器用于判别输入的待判别图像是否为无伪影图像，所述第二判别器用于判别输入的待判别图像是否为所述图像生成器生成的图像数据；其中，所述伪影去除模型通过如下方式训练得到：将样本处理图像输入至所述图像生成器中，得到模型生成图像，其中，所述样本处理图像包括无伪影图像和包含有图像伪影信息的有伪影图像；计算所述无伪影图像对应的模型生成图像与所述无伪影图像计算所述图像生成器的模型生成损失，并计算所述第一判别器对所述有伪影图像对应的模型生成图像的第一判别损失以及所述第二判别器对所述有伪影图像对应的模型生成图像的第二判别损失；根据所述模型生成损失、所述第一判别损失和所述第二判别损失对所述图像生成器进行调整，以得到伪影去除模型；其中，所述根据所述模型生成损失、所述第一判别损失和所述第二判别损失计算模型总损失包括：通过分别为模型生成损失、所述第一判别损失和所述第二判别损失进行加权再求和的方式计算出模型总损失；通过如下方式计算用于调整图像生成器的模型总损失： 其中，为图像生成器的模型总损失，为第一判别器的第一判别损失，为第二判别器的第二判别损失，A表示有伪影图像，B表示无伪影图像，G表示图像生成器，DB表示判别输入的待判别图像是否为无伪影图像的第一判别器，DT为判别输入的待判别图像是否为所述图像生成器生成的图像数据的第二判别器，a，β，γ作为超参数调整第一判别损失、第二判别损失和模型生成损失的对应权重。

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