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龙图腾网获悉深圳市卓茂科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的X光图像反演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：CN119251086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411447009.7，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于深度神经网络的X光图像反演增强方法是由王鄂豫;胡义设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的X光图像反演增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度神经网络的X光图像反演增强方法，包括如下步骤：S1：构建光管焦斑‑图像效果模型；S2：构建噪声‑图像效果模型；S3：基于构建的光管焦斑‑图像效果模型、噪声‑图像效果模型对X光图像集进行退化，得到退化后的X光图像集；S4：构建基于卷积神经网络的X光成像反演模型，并使用退化前的X光图像与退化后的X光图像作为网络的训练数据，对X光成像反演模型进行训练；S5：基于训练后的X光成像反演模型，对待处理的X光图像进行反演增强。本发明通过建立X光成像反演增强模型，可以有效性地对图像进行降噪处理，并对图像进行锐化，具有较好的鲁棒性与通用性。

本发明授权一种基于深度神经网络的X光图像反演增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的X光图像反演增强方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建光管焦斑-图像效果模型； S2：构建噪声-图像效果模型； S3：基于构建的光管焦斑-图像效果模型、噪声-图像效果模型对X光图像集进行退化，得到退化后的X光图像集； S4：构建基于卷积神经网络的X光成像反演模型，并使用退化前的X光图像与退化后的X光图像作为网络的训练数据，对X光成像反演模型进行训练； S5：基于训练后的X光成像反演模型，对待处理的X光图像进行反演增强； 所述S2具体包括如下步骤： S21：使用泊松噪声模拟量子噪声，其中，泊松分布的概率质量函数如下： ，其中，是观察到的光子计数，是光子计数的期望值； S22：将泊松噪声叠加到X光图像中； 所述S22中，还需对叠加泊松噪声后的图像的像素灰度值进行限制，具体公式为： ，其中，为叠加泊松噪声后的图像，同时，噪声-图像效果模型用下式进行描述：； 所述S3具体包括如下步骤： S31：基于光管焦斑-图像效果模型，随机选取合适的高斯函数的标准差与高斯模糊的核半径，模拟光管焦斑尺寸对X光图像进行模糊退化； S32：针对模糊退化后的图像，使用噪声-图像效果模型，对图像添加量子噪声； 所述S4中，在构建基于卷积神经网络的X光成像反演模型时，需要基于ESRGAN超分网络，将其中的生成网络替换成RDN网络，以使网络适用于当前场景。

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