用于X射线图像处理的生成对抗网络及其方法

1.一种用于X射线图像处理的生成对抗网络的方法，其中生成网络用于从含有目标物体的X射线图像中提取物体，判别网络用于判断无目标物体图像来源于真实图像或生成网络的生成图像，所述方法包括：利用生成网络综合代价函数来训练所述生成网络，利用判别网络综合代价函数来训练所述判别网络，其中，所述生成网络综合代价函数包括：生成网络代价函数，基于包括物体的第一输入图像的数据集分布；货物正衰减代价函数，基于将第一输入图像集和第一输出图像集进行比较，以保证由所述生成网络输出的无目标物体图像不在其真实结构的基础上生成新的结构；箱体自相似代价函数，基于第二输入图像集和所述第二输入图像集经由所述生成网络输出的第二输出图像集进行比较，并且基于将所述第一输入图像集中预先标注的不含物体部分和所述不含物体部分经由所述生成网络的输出进行比较，以保证由所述生成网络输出的无目标物体图像中不会遗漏其真实结构中的结构，并且其中，所述判别网络综合代价函数基于所述生成网络的第一输出图像集和不包括所述物体的第二输入图像集的数据分布，其中所述第一输出图像集是所述第一输入图像集经由所述生成网络的输出。 2.根据权利要求1所述的方法，还包括对所述生成网络和所述判别网络进行预训练，使得所述生成网络输出输入图像本身，所述判别网络用于判定其输入图像是否包括物体。 3.根据权利要求1所述的方法，其中，训练所述生成网络和训练所述判别网络交替进行。 4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一输入图像集和所述第二输入图像集是数字化X射线摄影图像。 5.一种用于X射线图像处理的生成对抗网络的装置，其中生成网络用于从含有目标物体X射线图像中提取物体，判别网络用于判断无目标物体图像来源于真实图像或生成网络的生成图像，所述装置包括：生成网络训练模块，配置为利用生成网络综合代价函数来训练所述生成网络：以及判别网络训练模块，配置为利用判别网络综合代价函数来训练所述判别网络，其中，所述生成网络综合代价函数包括：生成网络代价函数，基于包括物体的第一输入图像的数据集分布；货物正衰减代价函数，基于将第一输入图像集和第一输出图像集进行比较，以保证由所述生成网络输出的无目标物体图像不在其真实结构的基础上生成新的结构；箱体自相似代价函数，基于第二输入图像集和所述第二输入图像集经由所述生成网络输出的第二输出图像集进行比较，并且基于将所述第一输入图像集中预先标注的不含物体部分和所述不含物体部分经由所述生成网络的输出进行比较，以保证由所述生成网络输出的无目标物体图像中不会遗漏其真实结构中的结构，并且其中，所述判别网络综合代价函数基于所述生成网络的第一输出图像集和不包括所述物体的第二输入图像集的数据分布，其中所述第一输出图像集是所述第一输入图像集经由所述生成网络的输出。 6.一种电子设备，包括：处理器；存储器，存储有计算机可读代码，当所述计算机可读代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4任一项所述的方法。 7.一种计算机存储介质，其上体现有计算机可读代码，当所述计算机可读代码被执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的方法。 8.一种用于图像处理的生成对抗网络，其中生成网络用于从含有目标物体X射线图像中提取物体，判别网络用于判断无目标物体图像来源于真实图像或生成网络的生成图像，其中生成网络配置有生成网络综合代价函数，判别网络配置有判别网络综合代价函数，其中：其中，所述生成网络综合代价函数包括：生成网络代价函数，基于包括物体的第一输入图像的数据集分布；货物正衰减代价函数，基于将第一输入图像集和第一输出图像集进行比较，以保证由所述生成网络输出的无目标物体图像不在其真实结构的基础上生成新的结构；箱体自相似代价函数，基于第二输入图像集和所述第二输入图像集经由所述生成网络输出的第二输出图像集进行比较，并且基于将所述第一输入图像集中预先标注的不含物体部分和所述不含物体部分经由所述生成网络的输出进行比较，以保证由所述生成网络输出的无目标物体图像中不会遗漏其真实结构中的结构，并且其中，所述判别网络综合代价函数基于所述生成网络的第一输出图像集和不包括所述物体的第二输入图像集的数据分布，其中所述第一输出图像集是所述第一输入图像集经由所述生成网络的输出。 9.一种图像处理方法，包括：将图像输入到如权利要求8所述的生成对抗网络的生成网络，以生成输出图像；以及将输入图像和输出图像相减，以便从输入图像中提取物体。