[發(fā)明專利]圖像重建方法、目標(biāo)對象檢測方法、裝置、設(shè)備以及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110200732.5
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN112802148A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 夏清偉;楊小峰;盧裕秋
• 申請（專利權(quán)）人: 上海工物高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00
• 代理公司: 廣州華進聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 姜曉云

1.一種圖像重建方法，其特征在于，所述圖像重建方法包括：

獲取待檢測物體的投影數(shù)據(jù)；

通過快速重建算法對所述投影數(shù)據(jù)進行快速圖像重建，生成對應(yīng)所述待檢測物體的第一圖像數(shù)據(jù)；

將所述第一圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的檢測模型，并輸出對應(yīng)的第二圖像數(shù)據(jù)，所述第二圖像數(shù)據(jù)的圖像質(zhì)量高于所述第一圖像數(shù)據(jù)，所述檢測模型用于確定對應(yīng)所述第一圖像數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，并根據(jù)所述映射關(guān)系，構(gòu)建對應(yīng)所述待檢測物體的所述第二圖像數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，所述將所述第一圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的檢測模型，并輸出對應(yīng)的第二圖像數(shù)據(jù)，包括：

將所述第一圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的檢測模型，通過所述檢測模型對所述第一圖像數(shù)據(jù)進行特征提取，得到對應(yīng)的第一特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)，確定對應(yīng)所述第一特征數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，并基于所述映射關(guān)系，確定對應(yīng)所述第一特征數(shù)據(jù)的第二特征數(shù)據(jù)；

對所述第二特征數(shù)據(jù)進行高質(zhì)量圖像的構(gòu)建，得到對應(yīng)所述待檢測物體的第二圖像數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像重建方法，其特征在于，所述將所述第一圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練的檢測模型，通過所述檢測模型對所述第一圖像數(shù)據(jù)進行特征提取，得到對應(yīng)的第一特征數(shù)據(jù)，包括：

將所述第一圖像數(shù)據(jù)輸入至所述檢測模型的編碼器，對所述第一圖像數(shù)據(jù)進行特征提取，得到對應(yīng)于編碼器隱空間的第一特征數(shù)據(jù)；

所述根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)，確定對應(yīng)所述第一特征數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，并基于所述映射關(guān)系，確定對應(yīng)所述第一特征數(shù)據(jù)的第二特征數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述第一特征數(shù)據(jù)，確定所述編碼器隱空間中對應(yīng)所述第一特征數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，并根據(jù)所述映射關(guān)系，確定對應(yīng)的第二特征數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，所述通過快速重建算法對所述投影數(shù)據(jù)進行快速圖像重建，生成對應(yīng)所述待檢測物體的第一圖像數(shù)據(jù)，包括：

對所述投影數(shù)據(jù)進行傅里葉變換，生成對應(yīng)的波形圖；

基于預(yù)設(shè)的濾波函數(shù)，對所述波形圖進行濾波處理，得到濾波后的波形圖；

對所述濾波后的波形圖進行傅里葉逆變換，得到濾波后的投影數(shù)據(jù)；

對所述投影數(shù)據(jù)進行反向投影，生成對應(yīng)所述待檢測物體的第一圖像數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像重建方法，其特征在于，所述檢測模型的訓(xùn)練方式包括：

獲取歷史投影數(shù)據(jù)；

通過所述快速重建算法對所述歷史投影數(shù)據(jù)進行快速圖像重建，生成對應(yīng)的第一訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集；

通過高質(zhì)量重建算法對所述歷史投影數(shù)據(jù)進行高質(zhì)量圖像重建，生成對應(yīng)的第二訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集；

建立所述第一訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集與所述第二訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集之間的映射關(guān)系，并基于所述映射關(guān)系，對構(gòu)建的初始檢測模型進行訓(xùn)練；

獲取所述初始檢測模型的訓(xùn)練結(jié)果，并基于所述訓(xùn)練結(jié)果確定所處初始檢測模型的模型損失；

基于所述模型損失，對所述初始檢測模型進行迭代訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的檢測模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像重建方法，其特征在于，所述建立所述第一訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集與所述第二訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集之間的映射關(guān)系，并基于所述映射關(guān)系，對構(gòu)建的初始檢測模型進行訓(xùn)練，包括：

分別對所述第一訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集與所述第二訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集進行特征提取，得到對應(yīng)所述第一訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集的第一訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)，以及對應(yīng)所述第二訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集的第二訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)；

建立所述第一訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)與所述第二訓(xùn)練特征數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系，并基于所述映射關(guān)系，對構(gòu)建的初始檢測模型進行訓(xùn)練。

7.一種目標(biāo)對象檢測方法，其特征在于，所述目標(biāo)對象檢測方法包括：

采集待檢測物體的投影數(shù)據(jù)；

通過權(quán)利要求1至6任一項所述的圖像重建方法，對所述投影數(shù)據(jù)進行圖像重建，得到對應(yīng)所述待檢測物體的第二圖像數(shù)據(jù)；

對所述第二圖像數(shù)據(jù)進行目標(biāo)對象的檢測，得到對應(yīng)的檢測結(jié)果。