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龙图腾网获悉珠海欧森斯传感技术有限公司申请的专利工业CT图像重建方法、装置、电子设备及存储设备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：CN120765795B 。

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：202511277321.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权工业CT图像重建方法、装置、电子设备及存储设备是由孟凡伟;周睿京;牛田野;陈雅雯;王庆;陈博设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业CT图像重建方法、装置、电子设备及存储设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业CT图像重建方法、装置、电子设备及存储设备，包括获取投影图像数据并进行预处理，得到目标图像数据；基于预训练的U‑Net变体轻量级网络对目标图像数据进行处理，得到细微梯度方向预测数据和结构级相似性数据，U‑Net变体轻量级网络基于投影图像数据和真值图像数据训练得到，U‑Net变体轻量级网络的损失函数包括结构相似性损失；基于目标图像数据、细微梯度方向预测数据和结构级相似性数据，采用交替方向乘子法对目标函数进行迭代更新，得到重建图像数据，目标函数是基于迭代图像数据的二阶总广义变差和结构级非局部均值构建得到的高阶正则化函数。本发明能够抑制稀疏图像的streak伪影和光子噪声，从而兼顾快速扫描和稀疏图像重建质量的要求。

本发明授权工业CT图像重建方法、装置、电子设备及存储设备在权利要求书中公布了：1.一种工业CT图像重建方法，其特征在于，包括： 获取投影图像数据，所述投影图像数据是利用工业CT扫描设备在快速扫描模式下得到的图像数据； 对所述投影图像数据进行预处理，得到目标图像数据； 基于预训练的U-Net变体轻量级网络对所述目标图像数据进行处理，得到细微梯度方向预测数据和结构级相似性数据，所述U-Net变体轻量级网络基于投影图像数据和真值图像数据训练得到，所述U-Net变体轻量级网络的损失函数包括结构相似性损失； 基于所述目标图像数据、所述细微梯度方向预测数据和所述结构级相似性数据，采用交替方向乘子法对目标函数进行迭代更新，得到重建图像数据，所述目标函数为：u=argmin||u||TGV+λu*NLM，s.t.||fWu||2≤ξ，其中，u为迭代图像数据，||u||TGV为迭代图像数据的二阶总广义变差，u*NLM为迭代图像数据的结构级非局部均值，f为投影图像数据，W为系统矩阵，λ为正则化系数，ξ为预设的容忍度，||u||TGV=||D1u||1+α||D2u||1，其中，D1u为所述迭代图像数据的一阶导数，D2u为所述迭代图像数据的二阶导数，α为权重系数； 在对目标函数迭代更新的过程中，基于所述迭代图像数据和所述细微梯度方向预测数据，通过对所述目标函数的二阶总广义变差进行更新，得到第一更新数据，包括： 根据所述细微梯度方向预测数据，生成方向掩码； 确定所述迭代图像数据的一阶导数和二阶导数； 根据所述方向掩码分别对所述迭代图像数据的一阶导数和二阶导数进行修正，得到定向一阶导数和定向二阶导数； 根据所述定向一阶导数和所述定向二阶导数，确定二阶总广义变差的梯度； 沿所述二阶总广义变差的梯度的反方向更新所述迭代图像数据，得到第一更新数据。

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