一种射线图像的分辨率重建方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种射线图像的分辨率重建方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、在工业领域中，x射线技术已经成为非破坏性检测的一项重要技术，用于通过物体的吸收及散射等现象，获取物体内部结构的信息，以对物体内部的缺陷、裂纹、腐蚀或异物等问题进行检测和分析。然而，由于x射线具有较大的波长，难以通过物体的细小孔隙或裂纹，从而导致得到的x射线图像存在分辨率不足的问题。

2、现有技术通常在硬件层面通过改进成像设备的探测器、增强射线束的聚焦度或者使用高能量的x射线等，来提高x射线图像的分辨率。在软件层面通常利用基于深度学习的超分辨率算法，来提高x射线图像的分辨率。

3、但是，在硬件层面改进成像设备会增加成本，提高操作难度。使用高能量的x射线可能会对被成像物体造成伤害，影响成像结果的准确性。并且，增强射线束的聚焦度或使用高能量的x射线需要更长的曝光时间来获得清晰的图像，可能会降低成像速度和效率。此外，在软件层面大多数的基于深度学习的超分辨率算法不具备实时处理的能力，或是在低端设备上实时运行的能力，降低了工作效率。因此，如何能够实现超分辨率射线图像的轻量化生成，在实时处理的基础上提高超分辨率射线图像的生成速率及准确率，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种射线图像的分辨率重建方法、装置、设备及介质，可以解决超分辨率射线图像的生成速率及准确率较低的问题。

2、根据本发明的一方面，提供了一种射线图像的分辨率重建方法，包括：

3、获取待重建射线图像，并将所述待重建射线图像输入至训练完成的目标超分辨率生成模型；

4、其中，所述目标超分辨率生成模型包含目标密集残差网络层、第一设定数量的目标卷积层以及第二设定数量的目标上采样层；目标密集残差网络层与第一设定数量的目标卷积层以及第二设定数量的目标上采样层依据设定顺序连接；

5、通过所述目标密集残差网络层确定所述待重建射线图像的全局注意力特征与空间特征，并融合处理所述全局注意力特征与空间特征，得到融合特征；

6、通过所述目标卷积层及目标上采样层综合处理所述融合特征，得到待重建射线图像对应的分辨率重建图像。

7、根据本发明的另一方面，提供了一种射线图像的分辨率重建装置，包括：

8、数据输入模块，用于获取待重建射线图像，并将所述待重建射线图像输入至训练完成的目标超分辨率生成模型；其中，所述目标超分辨率生成模型包含目标密集残差网络层、第一设定数量的目标卷积层以及第二设定数量的目标上采样层；目标密集残差网络层与第一设定数量的目标卷积层以及第二设定数量的目标上采样层依据设定顺序连接；

9、第一处理模块，用于通过所述目标密集残差网络层确定所述待重建射线图像的全局注意力特征与空间特征，并融合处理所述全局注意力特征与空间特征，得到融合特征；

10、第二处理模块，用于通过所述目标卷积层及目标上采样层综合处理所述融合特征，得到待重建射线图像对应的分辨率重建图像。

11、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

12、至少一个处理器；以及

13、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

14、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的射线图像的分辨率重建方法。

15、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的射线图像的分辨率重建方法。

16、本发明实施例的技术方案，通过将获取的待重建射线图像输入至训练完成的目标超分辨率生成模型，进而，通过目标超分辨率生成模型中的目标密集残差网络层确定待重建射线图像的全局注意力特征与空间特征，并融合处理全局注意力特征与空间特征得到融合特征，最后，通过目标超分辨率生成模型中的目标卷积层及目标上采样层综合处理融合特征，得到待重建射线图像对应的分辨率重建图像，解决了超分辨率射线图像的生成速率及准确率较低的问题，能够在不增加硬件成本的基础上实现超分辨率射线图像的轻量化生成，提高了超分辨率射线图像的生成速率及准确率。

17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种射线图像的分辨率重建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待重建射线图像，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待重建射线图像，并将所述待重建射线图像输入至训练完成的目标超分辨率生成模型之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据预处理目标训练集中的目标低清样本图像，得到目标张量，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标张量输入至目标生成模型中，得到目标低清样本图像对应的基础重建图像之前，还包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述基础重建图像与目标训练集中目标高清样本图像间的关联关系，训练处理所述目标生成模型，得到训练完成的目标超分辨率生成模型，包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述下采样处理所述基础训练集，得到目标训练集，包括：

8.一种射线图像的分辨率重建装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的射线图像的分辨率重建方法。

技术总结
本发明公开了一种射线图像的分辨率重建方法、装置、设备及介质。该方法包括：将获取的待重建射线图像输入至训练完成的目标超分辨率生成模型；其中，目标超分辨率生成模型包含依据设定顺序连接的目标密集残差网络层、第一设定数量的目标卷积层以及第二设定数量的目标上采样层；通过目标密集残差网络层确定待重建射线图像的全局注意力特征与空间特征，并融合处理全局注意力特征与空间特征得到融合特征；通过目标卷积层及目标上采样层综合处理融合特征，得到待重建射线图像对应的分辨率重建图像。通过本发明的技术方案，能够实现超分辨率射线图像的轻量化生成，提高了超分辨率射线图像的生成速率及准确率。

技术研发人员：徐华安,杨雁清,施林枫,周立
受保护的技术使用者：无锡日联科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8