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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于随机亚采样和形态学滤波的光声显微图像校正还原方法及装置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：CN115222620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210746900.5，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权基于随机亚采样和形态学滤波的光声显微图像校正还原方法及装置是由熊科迪;李春澍;马远征;文学;杨思华设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机亚采样和形态学滤波的光声显微图像校正还原方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机亚采样和形态学滤波的光声显微图像校正还原方法及装置，方法包括：对观测图像IO进行畸变估计，通过求解具有形态学特性的血管中心线与边缘的欧氏距离以粗估计最大值振幅，获取形态学滤波参数d；采集K个较稳定的光声显微信号，并分别进行等间隔采样，作为正样本集ID；通过多高斯分布拟合正样本ID的图像信息，模拟抖动，作为负样本集Id；构建基于随机亚采样和形态学滤波的PADC网络模型，所述PADC网络模型包括PADC编码器结构、PADC解码器结构和跳跃层；对构建的PADC网络模型进行训练，得到训练好的PADC网络模型；将待处理的光声显微图像利用训练好的PADC网络模型进行校正还原。本发明能有效校正还原最大值图像中NURD所致的系统运动伪影。

本发明授权基于随机亚采样和形态学滤波的光声显微图像校正还原方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于随机亚采样和形态学滤波的光声显微图像校正还原方法，其特征在于，包括下述步骤： 对观测图像Io进行畸变估计，通过求解具有形态学特性的血管中心线与边缘的欧氏距离以粗估计最大值振幅，获取形态学滤波参数d； 采集K个较稳定的光声显微信号，并分别进行等间隔采样，作为正样本集ID；通过多高斯分布拟合正样本ID的图像信息，模拟抖动，作为负样本集Id； 构建基于随机亚采样和形态学滤波的PADC网络模型，所述PADC网络模型包括PADC编码器结构、PADC解码器结构和跳跃层；每个PADC编码器结构包括多个编码器子模块，每个编码器子模块都是一个第一深度残差网络ResNet，根据畸变估计利用第一深度残差网络ResNet对上一层亚采样后的图像进行形态学开运算，每个编码器子模块之间都有一个通过最大池化层实现随机亚采样；每个PADC解码器结构包括多个解码器子模块，每个解码器子模块都是一个第二深度残差网络ResNet，根据畸变估计利用第二深度残差网络ResNet对当前层的图像进行形态学开运算，解码器子模块之间都有一个反卷积层实现上采样；所述跳跃层将编码器结构中具有相同分辨率的编码器子模块的输出与上采样结果进行连接，作为解码器结构中下一个解码器子模块的输入； 对构建的PADC网络模型进行训练，得到训练好的PADC网络模型； 将待处理的光声显微图像利用训练好的PADC网络模型进行校正还原。

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