基于深度学习的辐射图像超分辨率重建方法

发布时间：2018-11-04 15:00

【摘要】：安全检查系统中,数字化X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。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。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。
[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.
【作者单位】： 清华大学核能与新能源技术研究院;核检测技术北京市重点实验室;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2310185