申请/专利权人：贵州大学;威宁彝族回族苗族自治县中等职业学校

申请日：2020-11-26

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN112712486B

主分类号：G06T5/50

分类号：G06T5/50;G06T5/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.05.14#实质审查的生效;2021.04.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于激活函数的射电天文图像重建方法，通过引入一系列激活函数优化模型分量，来计算并更新残差图像。激活函数能够调整循环增益g使算法更容易达到全局最优解，并稳定收敛。这样可以有效地减少伪影，使得重建后的图像更加逼近真实天空图像，保留更多的细节结构，对图像质量有很大提升，同时在一定程度上减小了运算开销。

主权项：1.一种基于激活函数的射电天文图像重建方法，其特征在于：该方法基于算法实现了新的无尺度CLEAN算法，通过引入一系列激活函数优化模型分量，来计算并更新残差图像；激活函数能够调整循环增益g使算法更容易达到全局最优解，并稳定收敛；这样可以有效地减少伪影，使得重建后的图像更加逼近真实天空图像，保留更多的细节结构，能提升图像质量，减小了运算开销；具体包括以下步骤：步骤一、获得脏图Idirty并通过计算，得到第一次的模型分量Icomp：步骤二、计算得出第一个残差图像Iresidual；步骤三、计算下一次迭代的模型分量；步骤四、将上一次的模型分量与循环增益g作乘积后，累加到本次的模型图像Imodel中； 步骤五、引入激励函数，优化模型分量IReLU_Model；步骤六、在上一次得到的残差图像中移除更新后的模型分量，计算差值以更新残差图像；重复步骤三至步骤六，直到满足下列其一条件时停止，即达到最大迭代次数、最后得到的脏图接近背景噪声或者达到某一阈值时，终止循环，得到最后一次迭代后的残差图像；步骤七、生成干净的的图像Iclean；步骤八、生成重建图像Irestored；所述步骤一中第一次的模型分量Icomp运算方法指通过射电天文望远镜对天空图像进行拍摄，得到原始的脏图，从脏图Idirty中找到全局极大值，即峰值的强度和位置，将其对应分量的幅度记为A1，中心位置记为x1，y1；对脏图做Toeplitz矩阵算子变换所得；所述步骤五具体运算方法是引入激励函数，优化模型分量IReLU_Model，根据激活函数的特性，对模型图像参数作出调整，其中表示经过调整后的模型分量； 所述步骤六中更新后残差图像的运算方法指在上一次得到的残差图像中移除更新后的模型分量计算差值以更新残差图像； 在此过程中，需要计算最优分量参数；通过最小化算法优化初始分量参数来获得最优分量参数.在这里相当于最小化目标函数； 其中，||||2表示欧几里得范数，该算法基于梯度下降法方法；所述步骤七中生成清洁后的图像Iclean指生成CLEAN图像Iclean；将清洁光束Bclean与模型图像Imodel做卷积，得到CLEAN图像Iclean；Iclean＝Bclean*Imodel；其中Imodel表示最后的模型图像；清洁光束Bclean是一个Toeplitz矩阵，其行元素由洁束的离散值组成；所述步骤八中重建图像Irestored通过Iclean添加到最后的残差图像Iresidual中得到重建图像Irestored；Irestored＝Iclean+Iresidual。

全文数据：

权利要求：

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