基于卷积神经网络的辐射图像降噪方法研究

发布时间：2019-02-09 07:15

【摘要】：为了抑制探测器中统计涨落引起的噪声,提出了一种基于卷积神经网络的辐射图像降噪方法。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,拟合出含噪声图像和无噪声图像的映射关系。实验结果表明,本文方法在降低统计噪声的同时保留了图像的细节。与传统的降噪方法相比,本文方法在量化指标和视觉效果上均有较大的改善。
[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;中国海关管理干部学院;
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：2418831