【摘要】：安全檢查系統(tǒng)中,數(shù)字化X射線攝影技術(shù)獲得的輻射圖像空間分辨率較低,影響圖像的視覺(jué)效果。為了對(duì)單幅低分辨率輻射圖像的空間分辨率進(jìn)行提升,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建方法。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(duì)訓(xùn)練集中的輻射圖像樣本進(jìn)行了訓(xùn)練,擬合出低分辨率圖像和高分辨率圖像的映射關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的超分辨率重建方法相比,本方法在量化指標(biāo)和視覺(jué)效果上均有較大的改善,且具備較快的處理速度。研究結(jié)果表明,深度學(xué)習(xí)方法在輻射圖像處理中有較大的潛力。
[Abstract]:In the security inspection system, the spatial resolution of the radiographic image obtained by digital X-ray photography is low, which affects the visual effect of the image. In order to improve the spatial resolution of a single low-resolution radiative image, a super-resolution reconstruction method based on depth learning 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 low-resolution image and the high-resolution image is fitted. The experimental results show that compared with the traditional super-resolution reconstruction method, this method can improve the quantization index and visual effect greatly, and has a faster processing speed. The results show that the depth learning method has great potential in radiation image processing.
【作者單位】： 清華大學(xué)核能與新能源技術(shù)研究院;核檢測(cè)技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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8 黃華;何惠婷;;一種基于CCA空間超分辨率的人臉識(shí)別方法[A];第18屆全國(guó)多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2009）、第5屆全國(guó)人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2009）、第5屆全國(guó)普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2009）論文集[C];2009年

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10 饒俊;;基于金字塔配準(zhǔn)和特征提取插值的超分辨率重建[A];第十四屆全國(guó)圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

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6 黎媛;基于超分辨率的多視角混合分辨率視頻描述的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

7 羅國(guó)中;面向低質(zhì)量視頻的目標(biāo)對(duì)象的超分辨率重建技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 李華陽(yáng);手部深度圖像去噪與超分辨率方法研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

9 彭羊平;基于非負(fù)鄰域嵌入的單幀圖像超分辨率重建算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：2310185