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龙图腾网获悉广东工业大学;广东省机器人创新中心有限公司申请的专利一种图像重建方法、装置、电子设备和可读介质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：CN118918251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410948424.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种图像重建方法、装置、电子设备和可读介质是由黄运保;甘华权;李海艳;陈余刚;陈宣颖;刘海涛;黄成设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像重建方法、装置、电子设备和可读介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种图像重建方法、装置、电子设备和可读介质，所述方法包括：采用CUP‑VISAR系统对观测信号进行采样，得到二维压缩观测图像；根据二维压缩观测图像，以全变分先验项、张量低秩约束、稀疏约束作为先验约束，构建基于即插即用交替方向乘子的张量主成分分析重建数学模型；将图像重建数学模型分解若干个优化子问题，进行迭代求解得到重建图像。本发明基于即插即用交替方向乘子框架，建立了图像重建数学模型，并将一个复杂优化问题的求解转化为几个简单子问题的求解，完成了重建三维条纹图像数据的结构特性的表示，避免了局部信息的丢失。

本发明授权一种图像重建方法、装置、电子设备和可读介质在权利要求书中公布了：1.一种图像重建方法，其特征在于，包括：采用CUP-VISAR系统对观测信号进行采样，得到二维压缩观测图像，所述二维压缩观测图像的表达式为：Y＝AI式中，I为像素大小为m×m×k随时间变化的三维条纹图像；Y为通过条纹相机记录的二维观测图像，其大小为m+k-1×n；A为观测矩阵，且A＝MSC，其中M为时空积分算子，S为时间剪切算子，C为空间掩码算子；根据二维压缩观测图像，以全变分先验项、张量低秩约束、稀疏约束作为先验约束，构建基于即插即用交替方向乘子的张量主成分分析重建数学模型，包括步骤：对二维压缩观测图像的表达式添加待求值的先验约束，将二维压缩观测图像的表达式转换为： 式中X为待求量，ΦI为正则项，‖·‖2为l2范数，∈为依赖于噪声方差的正参数；将待求量X分解为张量低秩部分、稀疏噪声以及高斯噪声后，待求量X的表达式为：X＝L+S+R+N式中L为干净的信号、S与R为稀疏噪声，N为高斯噪声；将待求量X的表达式代入到经转换得到的二维压缩观测图像的表达式中，同时施加全变分先验项、张量低秩约束，得到： ‖·‖tv为全变分正则化函数，‖·‖3DTNN为三维张量核范数，‖·‖1为l1范数，||R||2,1为混合范数且其为R侧面切片的所有Frobenius范数之和，即i2i2＝1,2,…,n为索引；基于即插即用交替方向乘子框架，将上式转换为图像重建数学模型： 式中，τ、λ、α、β、γ、μ为正则化参数，U为辅助变量，Λ为对偶变量，ρ为增广拉格朗日参数；将图像重建数学模型分解若干个优化子问题，进行迭代求解得到重建图像。

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