[發明專利]一種基于人工智能的圖像運動偽影消除方法及系統

有效

• 申請號: 201910325563.0
• 申請日: 2019-04-22
• 公開（公告）號: CN110060315B
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發明（設計）人: 曾凱
• 申請（專利權）人: 深圳安科高技術股份有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T5/00
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 楊宏

1.一種基于人工智能的圖像運動偽影消除方法，其特征在于，包括步驟：

對目標圖像處理得到帶有運動偽影的圖像，并構建圖像數據庫；

根據圖像數據庫構建神經網絡，并進行神經網絡訓練；

利用訓練好的神經網絡消除待處理圖像的運動偽影并輸出已處理圖像；

所述對目標圖像處理得到帶有運動偽影的圖像，并構建圖像數據庫步驟具體包括：

對目標圖像進行二維或三維的傅立葉變換形成傅立葉空間；

在每個角度的傅立葉空間上增加相位偏移后，進行反傅立葉變換得到帶有運動偽影的圖像；目標圖像的傅立葉變換和目標圖像經過平移之后的傅立葉變換，相差一個與平移距離有關的相位；

將帶有運動偽影的圖像與其對應的目標圖像組成圖相對，并形成圖像數據庫。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的圖像運動偽影消除方法，其特征在于，所述根據圖像數據庫構建神經網絡，并進行神經網絡訓練步驟具體包括：

根據圖像數據庫構建基于卷積的神經網絡；

利用梯度下降法，根據目標函數優化神經網絡的參數，并完成訓練。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的圖像運動偽影消除方法，其特征在于，所述目標函數為：

其中，Img為經過神經網絡處理過的圖像，Img_targ為目標圖像，k為正整數，Img_k為第k張經過神經網絡處理過的圖像，Img_targ,k為第k張目標圖像，Σ為求和操作，Loss(·)為目標函數。

4.根據權利要求2所述的基于人工智能的圖像運動偽影消除方法，其特征在于，在所述基于卷積的神經網絡中，當輸出經過神經網絡處理過的圖像時輸出背景和各種偽影區域的標記。

5.一種基于人工智能的圖像運動偽影消除系統，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處理器連接的存儲器，

所述存儲器存儲有基于人工智能的圖像運動偽影消除程序，所述基于人工智能的圖像運動偽影消除程序被所述處理器執行時實現以下步驟：

對目標圖像處理得到帶有運動偽影的圖像，并構建圖像數據庫；

根據圖像數據庫構建神經網絡，并進行神經網絡訓練；

利用訓練好的神經網絡消除待處理圖像的運動偽影并輸出已處理圖像；

所述基于人工智能的圖像運動偽影消除程序被所述處理器執行時，還實現以下步驟：

對目標圖像進行二維或三維的傅立葉變換形成傅立葉空間；

在每個角度的傅立葉空間上增加相位偏移后，進行反傅立葉變換得到帶有運動偽影的圖像；目標圖像的傅立葉變換和目標圖像經過平移之后的傅立葉變換，相差一個與平移距離有關的相位；

將帶有運動偽影的圖像與其對應的目標圖像組成圖相對，并形成圖像數據庫。

6.根據權利要求5所述的基于人工智能的圖像運動偽影消除系統，其特征在于，所述基于人工智能的圖像運動偽影消除程序被所述處理器執行時，還實現以下步驟：

根據圖像數據庫構建基于卷積的神經網絡；

利用梯度下降法，根據目標函數優化神經網絡的參數，并完成訓練。

7.根據權利要求6所述的基于人工智能的圖像運動偽影消除系統，其特征在于，所述目標函數為：

其中，Img為經過神經網絡處理過的圖像，Img_targ為目標圖像，k為正整數，Img_k為第k張經過神經網絡處理過的圖像，Img_targ,k為第k張目標圖像，Σ為求和操作，Loss(·)為目標函數。

8.根據權利要求6所述的基于人工智能的圖像運動偽影消除系統，其特征在于，在所述基于卷積的神經網絡中，在輸出經過神經網絡處理過的圖像時輸出背景和各種偽影區域的標記。