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！

龙图腾网获悉山东非金属材料研究所申请的专利一种基于生成对抗网络的双能CT图像融合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：CN115345807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210989919.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于生成对抗网络的双能CT图像融合方法是由赵付宝;王从科;郑素萍;孙良文;汤振鹤;蒋志强;段剑;孙岩;王勇;孙华东设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的双能CT图像融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于CT技术领域，提出一种基于生成对抗网络的双能CT图像融合方法，用于融合不同射线透照条件下的低能和高能层析扫描图像。该生成对抗网络包括一个生成器和两个判别器。生成器的目的是提取CT图像的细节信息，基于预设损失生成类似于真实样本的随机样本，以欺骗两个判别器，两个判别器的目的是区分融合CT图像和两个源图像之间的结构差异，判断是真实数据还是虚假数据。通过生成器和判别器之间不断的对抗训练，通过端到端模型的训练，完成融合模型的构建，最后生成包含高低能信息的融合CT图像。本发明基于生成对抗网络的双能CT图像融合方法，融合后的双能CT图像细节更加丰富，有利于CT图像进行下一步的处理。

本发明授权一种基于生成对抗网络的双能CT图像融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的双能CT图像融合方法，生成对抗网络包括生成器G，以及两个对抗性判别器Dh和判别器Dl；其特征在于，包括以下步骤： 采集不同射线照射条件下的源图像：高能CT图像和低能CT图像，将高能CT图像和低能CT图像输入生成器G，生成器G提取高能CT图像和低能CT图像的细节信息，基于预设损失生成类似于真实样本的融合CT图像随机样本，融合CT图像分别输入判别器Dh和判别器Dl，输入判别器Dh和判别器Dl区分融合CT图像与高能CT图像和低能CT图像之间的结构差异，判断是真实数据还是虚假数据；通过端到端模型的训练，通过生成器G与判别器Dh和判别器Dl之间不断的对抗训练，完成融合模型的构建，最后生成包含高能CT图像信息和低能CT图像信息的融合CT图像； 生成器G由反卷积层、编码器和解码器组成，反卷积层学习从低分辨率到高分辨率的映射，将输入的信息量扩增，高能CT图像和低能CT图像通过该反卷积层生成具有相同分辨率的特征图；从反卷积层获得的结果被合并作为编码器的输入，特征提取和融合过程均在编码器中执行，并生成融合后的融合特征图并输出；然后将这些融合特征图映射传送到解码器进行重建生成融合CT图像，生成的融合CT图像与输入图像具有相同的分辨率； 判别器Dh和判别器Dl与生成器G形成对抗关系，将生成的融合CT图像与高能CT图像和低能CT图像区分开，判别器Dh和Dl由卷积层和全连接层组成，判别器Dh和判别器Dl为相同的结构； 编码器由4个3×3的卷积层组成，各卷积层后设置BN批量归一化和ReLU激活函数，利用先前计算的各层图像特征，采用DenseNet结构并以前馈方式在所有层之间建立短连接，每一层的输入都来自之前的各个层； 解码器是由5层卷积层构成，前四层每层后接BN批量归一化和ReLU激活函数，最后一层接BN批量归一化及tanh激活函数。

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山东非金属材料研究所，其通讯地址为：250031 山东省济南市天桥区田家庄东路3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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。