买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于特征先验学习的X射线多衬度成像图像像质增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119624813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510152929.4，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权基于特征先验学习的X射线多衬度成像图像像质增强方法是由傅健;管为;徐林海;张昌盛设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征先验学习的X射线多衬度成像图像像质增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特征先验学习的X射线多衬度成像图像像质增强方法，属于深度学习以及X射线多衬度成像技术领域。所述方法包括：使用X射线光栅多衬度成像系统，获取低像质的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像以及对应的正常像质三种衬度计算机断层图像，构建训练数据集；构建基于特征先验学习的条件生成对抗网络像质增强模型；使用训练数据集对条件生成对抗网络像质增强模型进行训练；使用训练好的条件生成对抗网络像质增强模型对获取到的低像质的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像进行增强。本发明能够针对不同条件下获取的低质量多衬度图像进行恢复和增强，推动X射线多衬度成像技术在生物医学临床、前沿材料科学中的应用。

本发明授权基于特征先验学习的X射线多衬度成像图像像质增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征先验学习的X射线多衬度成像图像像质增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、使用X射线光栅多衬度成像系统，获取低像质的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像以及对应的正常像质的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像，构建训练数据集； 步骤S2、构建基于特征先验学习的条件生成对抗网络像质增强模型，其中，所述模型包括生成器，所述生成器利用特征恢复模块对输入的低像质的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像的结构特征进行初步增强，得到吸收、相位、暗场衬度初步增强结果，将吸收衬度初步增强结果作为吸收衬度增强结果，将吸收衬度初步增强结果作为相位衬度初步增强结果的先验，得到相位衬度增强结果，将吸收、相位衬度初步增强结果作为暗场衬度初步增强结果的先验，得到暗场衬度增强结果； 步骤S3、使用训练数据集对构建的基于特征先验学习的条件生成对抗网络像质增强模型进行训练； 步骤S4、使用训练好的基于特征先验学习的条件生成对抗网络像质增强模型对获取到的低像质的吸收、相位、暗场衬度计算机断层图像进行增强。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。