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基于深度学习的辐射图像超分辨率重建方法!.pdf
第 卷第 期 原 子 能 科 学 技 术 ,
51 5 Vol.51No.5
年 月
2017 5 AtomicEner ScienceandTechnolo Ma 2017
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基于深度学习的辐射图像超分辨率重建方法
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12 12 12 12 ∗ 12
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孙跃文 李立涛 丛 鹏 向新程 郭肖静
( , ; , )
1.清华大学 核能与新能源技术研究院 北京 1000842.核检测技术北京市重点实验室 北京 100084
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摘要 安全检查系统中 数字化 射线摄影技术获得的辐射图像空间分辨率较低 影响图像的视觉效果
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为了对单幅低分辨率辐射图像的空间分辨率进行提升 提出一种基于深度学习的超分辨率重建方法
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该方法利用引入残差网络结构的卷积神经网络模型 对训练集中的辐射图像样本进行了训练 拟合出低
。 , ,
分辨率图像和高分辨率图像的映射关系 实验结果表明 与传统的超分辨率重建方法相比 本方法在量
, 。 ,
化指标和视觉效果上均有较大的改善 且具备较快的处理速度 研究结果表明 深度学习方法在辐射图
像处理中有较大的潜力。
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关键词 辐射图像 超分辨率重建 深度学习
中图分类号: ; 文献标志码: 文章编号: ( )
TL8TP391.4 A 1000-6931201705-0890-06
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doi10.7538 zk.2017.51.05.0890
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