發(fā)布時(shí)間：2019-02-09 07:15

【摘要】：為了抑制探測器中統(tǒng)計(jì)漲落引起的噪聲,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輻射圖像降噪方法。該方法利用引入殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對訓(xùn)練集中的輻射圖像樣本進(jìn)行了訓(xùn)練,擬合出含噪聲圖像和無噪聲圖像的映射關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在降低統(tǒng)計(jì)噪聲的同時(shí)保留了圖像的細(xì)節(jié)。與傳統(tǒng)的降噪方法相比,本文方法在量化指標(biāo)和視覺效果上均有較大的改善。
[Abstract]:In order to suppress the noise caused by statistical fluctuations in detectors, a noise reduction method based on convolution neural network is proposed. In this method, the convolution neural network model with residual network structure is used to train the radiative image samples in the training set, and the mapping relationship between the noise-containing image and the noiseless image is fitted. The experimental results show that the proposed method not only reduces the statistical noise but also preserves the details of the image. Compared with the traditional noise reduction method, the quantitative index and visual effect of this method are improved greatly.
【作者單位】： 清華大學(xué)核能與新能源技術(shù)研究院;核檢測技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國海關(guān)管理干部學(xué)院;
【分類號】：TP183;TP391.41

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本文編號：2418831