[發(fā)明專利]一種光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011018487.8
• 申請(qǐng)日: 2020-09-24
• 公開（公告）號(hào): CN112270725A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 仇飛;顏森林
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京曉莊學(xué)院
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京中索知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11640
• 代理人: 鄒長斌

1.一種光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：獲取光譜層析圖像信號(hào)X作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)灰度預(yù)處理并完成信號(hào)的腐蝕得到X1；

步驟S2：搭建自編碼去噪稀疏網(wǎng)絡(luò)的編碼子網(wǎng)絡(luò)，編碼子網(wǎng)絡(luò)為一個(gè)三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，光譜層析圖像信號(hào)X通過編碼子網(wǎng)絡(luò)得到測量值y；

步驟S3：搭建自編碼去噪稀疏網(wǎng)絡(luò)的解碼子網(wǎng)絡(luò)，解碼子網(wǎng)絡(luò)是與編碼子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)稱的三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，測量值y通過解碼子網(wǎng)絡(luò)得到重建圖片X2；

步驟S4：引入稀疏性的限制，生成損失函數(shù)；

步驟S5：對(duì)編碼和解碼子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，通過反向傳播算法對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，更新參數(shù)并得到最優(yōu)的稀疏去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法，其特征在于，所述步驟S1對(duì)圖像信號(hào)X進(jìn)行灰度處理，并加入一定概率分布的高斯白噪聲對(duì)信號(hào)得到腐蝕信號(hào)：X1＝X+λn，其中n表示為零均值和方差為1的加性高斯采樣噪聲，λ表示為信號(hào)腐蝕強(qiáng)度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法，其特征在于，所述步驟S2建立稀疏去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的編碼子網(wǎng)絡(luò)Te(.)，并得到測量值y，所述編碼子網(wǎng)絡(luò)為一個(gè)三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入層，隱藏層和輸出層，將腐蝕信號(hào)X1＝X+λn作為輸入數(shù)據(jù)，隱藏層特征向量表示為：

a1＝f(W1X1+b1)

輸出層輸出即測量值y表示為：

y＝f(W2a1+b2)

式中W1、b1表示l層和l+1層之間的權(quán)重矩陣和偏置值，f(.)表示sigmoid激活函數(shù)；將三層網(wǎng)絡(luò)看做一個(gè)整體得到編碼子網(wǎng)絡(luò)Te(.)，編碼過程如下:

y＝Te(X1,Ωe)

式中Ωe＝{W1,W2,b1,b2}表示編碼過程中所有參數(shù)集合，Te表示編碼子網(wǎng)絡(luò)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法，其特征在于，所述步驟S3建立稀疏去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)的解碼子網(wǎng)絡(luò)Te(.)，并對(duì)測量值y重構(gòu)得到重建圖片，所述解碼子網(wǎng)絡(luò)是與編碼子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)稱的三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入層，隱藏層和輸出層，將測量值y作為輸入數(shù)據(jù)，隱藏層特征向量表示為：

a3＝f(W3y+b3)

輸出層輸出即重建圖片表示為：

X2＝f(W4a3+b4)

式中W3、b3表示l層和l+1層之間的權(quán)重矩陣和偏置值，f(.)表示sigmoid激活函數(shù)；

將三層網(wǎng)絡(luò)看做一個(gè)整體得到解碼子網(wǎng)絡(luò)Td(.)，解碼過程如下：

X2＝Td(y,Ωd)

其中Ωd＝{W3,W4,b3,b4}表示解碼過程中所有參數(shù)集合，Td表示解碼子網(wǎng)絡(luò)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法，其特征在于，所述步驟S4為了降低重構(gòu)圖片與原始圖片之間誤差，采用了均方誤差作為損失函數(shù)，并引入稀疏性限制以提高網(wǎng)絡(luò)性能：

式中第一項(xiàng)為均方誤差，N表示訓(xùn)練樣本數(shù)目，X1_i表示第i個(gè)重構(gòu)圖片，X_i表示第i個(gè)原始圖片；第二項(xiàng)為稀疏性限制項(xiàng)，ρ1_j表示在訓(xùn)練集中隱藏神經(jīng)元j的平均激活度，ρ表示期待的激活度，β表示稀疏性限制項(xiàng)參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的光譜層析成像中的圖像重建和編碼方法，其特征在于，所述步驟S5對(duì)編碼和解碼子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，通過反向傳播算法對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，更新參數(shù)使得損失函數(shù)最小，從而得到最優(yōu)稀疏去噪自編碼網(wǎng)絡(luò)。