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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利一种生成二值化空域约束的X射线相干衍射图像恢复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：CN117274096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202311266391.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种生成二值化空域约束的X射线相干衍射图像恢复方法是由廖美华;尚梦辰;卢海洋;张春香;陈海龙;潘文慧;尹思源;邹征宇设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种生成二值化空域约束的X射线相干衍射图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种生成二值化空域约束的X射线相干衍射图像恢复方法。本发明用于实现从采集的相干X射线衍射图像恢复出待测样品图像，采用具有很好预测能力的深度学习的方法来对X射线相干衍射图像生成对应的空域约束支撑，再对其进行HIO相位迭代，本发明能弥补传统HIO迭代法中空域约束不准的情况，进而能够更加快速的收敛，实现更高质量的恢复；同时对比直接利用深度学习图像恢复方法，本发明的结果更加准确，不会出现像素错误的情况，能实现通过少量迭代恢复出较好的结果，提高了X射线衍射图像恢复的鲁棒性。

本发明授权一种生成二值化空域约束的X射线相干衍射图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种生成二值化空域约束的X射线相干衍射图像恢复方法，其特征在于，所述X射线相干衍射图像恢复方法包括以下步骤： 1得到训练样品图像： a得到原始样品图像： 从开源的数据集中选择图像作为原始样品图像； b生成相干X射线衍射强度图像： 根据夫琅禾费衍射理论，利用计算机进行数值仿真对所有原始样品图像进行傅里叶变换并取模平方，获得原始样品图像对应的相干X射线衍射强度图像： 其中，符号FT表示傅里叶变换运算； c得到衍射自相关图像： 对相干X射线衍射强度图像进行傅里叶逆变换，得到原始样品图像的自相关图像： 其中，符号表示相关运算，符号表示傅里叶逆变换运算； d得到二值化的空域支撑图像： 对原始样品图像进行二值化处理得到二值化的空域支撑图像S； 以自相关图像和相对应的二值化的空域支撑图像S作为深度神经网络的训练样品图像； 2构建并训练深度神经网络： 构建深度神经网络，对深度神经网络进行训练，将自相关图像作为深度神经网络的输入，将二值化的空域支撑图像S作为深度神经网络的输出，达到预设的迭代次数后保存网络参数，得到训练好的深度神经网络； 3得到空域支撑条件： 对通过X射线衍射仪采集的待测相干X射线衍射强度图像进行傅里叶逆变换得到待测自相关图像；将待测自相关图像输入至训练好的深度神经网络，深度神经网络输出二值化的空域支撑图像S，以二值化的空域支撑图像S作为基于迭代的混合输入输出HIO迭代算法的空域支撑条件； 4恢复衍射成像结果图像： 对待测相干X射线衍射强度图像进行HIO迭代算法，在第n次迭代中，n为n≤N的自然数，对本次迭代的空域复振幅分布进行傅里叶变换到频谱域得到对应的频谱分布，对X射线衍射强度图像的频谱分布进行频谱约束，在频谱约束中，将待测相干X射线衍射强度图像进行平方根运算，得到相干X射线衍射振幅图像，并将得到的相干X射线衍射振幅图像替换频谱分布的复振幅中的振幅部分，同时保持频谱分布 的频谱相位部分不变，得到更新的频域复振幅分布： 将更新的频域复振幅分布进行傅里叶逆变换回到空域得到新的空域复振幅分布，通过上一步得到的空域支撑条件，利用下述公式进行空域约束，从而得到更新的空域复振幅分布： 其中，为HIO迭代算法的反馈因子，控制着迭代算法的收敛性能，将得到更新的空域复振幅分布作为下次迭代的输入，进行新一轮的迭代；重复上述迭代步骤，直到达到预设的迭代次数N，最后输出图像作为衍射成像恢复结果图像。

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