一种基于自编码神经网络的图像重建方法及系统

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于自编码神经网络的图像重建方法及系统。该方法包括：自编码卷积神经网络采用联合损失函数进行训练；获取初始图像，将所述初始图像输入自编码卷积神经网络，输出重构图像；根据所述初始图像、所述重构图像分别进行频域变换，得到初始频域图像、重构频域图像；根据所述初始频域图像、所述重构频域图像计算获取加权频域损失；获取加权空间频率损失、空域损失；以所述加权频域损失、所述加权空间频率损失、所述空域损失作为所述联合损失函数。该方法使得自编码神经网络更加关注高频成分的重构精度，可以让网络更有效的学习图像中主体的轮廓与细节信息，避免重建图像模糊，提高重建图像的精度。

《一种基于自编码神经网络的图像重建方法及系统》是一发明专利，专利号为 2023114760979，当前法律状态为已下证，由南通度陌信息科技有限公司提出申请，发明人为韩剑，申请日期为2023-11-08，公开（公告）日期为2024-02-20，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/13 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：数据处理 计算机视觉图像重建 自编码网络图像重建 自编码网络视觉算法 图像高频细节重建 图像异常检测 图像隐特征压缩存储。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于自编码神经网络的图像重建方法及系统。该方法包括：自编码卷积神经网络采用联合损失函数进行训练；获取初始图像，将所述初始图像输入自编码卷积神经网络，输出重构图像；根据所述初始图像、所述重构图像分别进行频域变换，得到初始频域图像、重构频域图像；根据所述初始频域图像、所述重构频域图像计算获取加权频域损失；获取加权空间频率损失、空域损失；以所述加权频域损失、所述加权空间频率损失、所述空域损失作为所述联合损失函数。该方法使得自编码神经网络更加关注高频成分的重构精度，可以让网络更有效的学习图像中主体的轮廓与细节信息，避免重建图像模糊，提高重建图像的精度。

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