深圳大学周凌霄获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种结合目标检测的稀疏光声图像重建方法及系统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：CN114332282B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111683028.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种结合目标检测的稀疏光声图像重建方法及系统是由周凌霄;夏羽;宋伟;袁小聪设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种结合目标检测的稀疏光声图像重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合目标检测的稀疏光声图像重建方法，包括：构建第一训练数据集；构建目标检测网络；用第一训练数据集训练目标检测网络；使用目标检测网络处理原始光声数据集获得经过裁切的图像组数据集；构建第二训练数据集；构建图像重建网络；用第二训练数据集训练图像重建网络；使用目标检测网络处理稀疏光声图像，获取兴趣区域的坐标向量组数据集；使用图像重建网络重建输出最终光声图像。本发明通过结合基于Two‑stage网络与Transformers模型的目标检测网络和基于GAN网络与patchGan网络的图像重建网络，处理隔点采样的稀疏光声图像，解决了光声图像信息稀疏、背景无效信息过多导致图像恢复效果差的问题。
本发明授权一种结合目标检测的稀疏光声图像重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合目标检测的稀疏光声图像重建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：使用原始光声数据集构建用于训练目标检测网络的第一训练数据集； 步骤2：构建基于Two-stage网络与Transformers模型的目标检测网络； 步骤3：采用第一训练数据集训练目标检测网络； 步骤4：使用训练好的目标检测网络处理原始光声数据集获得经过裁切的图像组数据集； 步骤5：使用原始光声数据集和经过裁切的图像组数据集构建用于训练图像重建网络的第二训练数据集； 步骤6：构建基于GAN网络与patchGan网络的图像重建网络； 步骤7：采用第二训练数据集训练图像重建网络； 步骤8：使用训练好的目标检测网络处理隔点采样的稀疏光声图像，获取兴趣区域的坐标向量组数据集； 步骤9：使用训练好的图像重建网络根据原始图像和兴趣区域的坐标向量组数据集，重建并输出最终光声图像。
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