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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种基于TransUNet波束的图像增强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：CN121010528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511536313.3，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于TransUNet波束的图像增强方法是由项延训;刘立帅;张云城设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TransUNet波束的图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及超声无损检测与三维成像技术领域，提供了一种基于TransUNet波束的图像增强方法。本方法通过声学仿真生成训练数据，将单一角度平面波激励获取的低质量二维图像作为网络输入，并将多角度数据相干复合处理后的高质量图像作为标签。所构建的TransUNet深度神经网络结合了卷积网络的多尺度特征提取能力与Transformer模块的长程依赖建模优势，用以学习从稀疏数据到高分辨率图像的精确映射关系。在实际应用中，该方法可对单角度快速扫描获得的各截面图像进行逐帧增强，并最终合成为高精度的三维图像，实现了稀疏数据的高效、精准图像增强。

本发明授权一种基于TransUNet波束的图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TransUNet波束的图像增强方法，其特征在于，包含如下步骤： 步骤一，获取用于训练TransUNet深度神经网络的样本数据，所述样本数据包括二维单角度平面波图像以及与所述二维单角度平面波图像相对应的全角度相干平面波复合图像，其中，所述二维单角度平面波图像是采用单一预设激励角度的平面波激励方式获取的射频数据经延迟叠加处理后得到，所述全角度相干平面波复合图像是采用多个预设激励角度的平面波激励方式获取的全部射频数据经相干平面波复合成像处理后得到； 步骤二，构建并训练所述TransUNet深度神经网络，将所述二维单角度平面波图像作为网络输入，将所述全角度相干平面波复合图像作为网络标签，对所述TransUNet深度神经网络进行监督学习训练，直至网络模型收敛； 步骤三，将待增强的二维单角度平面波图像输入至训练收敛的所述TransUNet深度神经网络中，以获得所述TransUNet深度神经网络输出的增强的二维图像； 所述TransUNet深度神经网络的结构依次连接卷积编码器模块、多头自注意力Transformer模块与卷积解码器模块；所述卷积编码器模块用于对输入的所述二维单角度平面波图像进行局部特征提取；所述多头自注意力Transformer模块用于对所述卷积编码器模块提取的局部特征进行长程依赖关系建模；所述卷积解码器模块用于恢复图像的空间分辨率并输出所述增强的二维图像； 所述卷积编码器模块包含四级下采样结构，每一级均采用3×3卷积核与ReLU激活函数；所述多头自注意力Transformer模块包含八个注意力头，每一个注意力头的嵌入维度为六十四；所述卷积解码器模块采用转置卷积实现上采样，并设置有与所述卷积编码器模块的对应层进行特征融合的跳跃连接。

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