| 基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法研究 |
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| 引用本文： | 李婷,张静,王姮,张华,胡浩行,刘理想.基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法研究[J].仪表技术与传感器,2019(7):78-81,87. |
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| 作者姓名： | 李婷 张静 王姮 张华 胡浩行 刘理想 |
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| 作者单位： | 西南科技大学信息工程学院;中国科学技术大学信息科学技术学院 |
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| 基金项目： | 国家“十三五”核能开发科研项目(20161295);国家自然科学基金项目(61601381,61701421);四川省教育厅资助科研项目(18ZA0492);四川省科技计划项目(2018JZ0001);四川省科技创新苗子工程项目(2018047) |
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| 摘 要： | 针对传统去噪方法难适用于强辐照环境下图像去噪问题,提出一种基于深度残差网络的强辐照图像去噪方法。首先利用深度残差网络自适应提取辐照图像的高维特征,构建图像去噪深度网络模型;然后利用数据增广技术扩增网络所需数据集;最后以交叉熵损失函数作为网络的评价指标,拟合出噪声图像和干净图像之间的映射关系。实验表明:该方法去噪后 PSNR 值能提高 9 dB 以上,且该方法具有强适应性;与现有主流去噪方法相比,所提方法去噪效果更优。
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| 关 键 词： | 强辐照 图像去噪 深度残差网络 映射关系 |
Research on Strong Radiation Image Denoising Method Based on Deep Residual Network |
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| LI Ting,ZHANG Jing,WANG Heng,ZHANG Hua,HU Hao-xing,LIU Li-xiang.Research on Strong Radiation Image Denoising Method Based on Deep Residual Network[J].Instrument Technique and Sensor,2019(7):78-81,87. |
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| Authors: | LI Ting ZHANG Jing WANG Heng ZHANG Hua HU Hao-xing LIU Li-xiang |
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| Affiliation: | (School of Information and Engineering,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621000,China;School of Information Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230026,China) |
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| Abstract: | LI Ting;ZHANG Jing;WANG Heng;ZHANG Hua;HU Hao-xing;LIU Li-xiang(School of Information and Engineering,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621000,China;School of Information Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230026,China) |
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| Keywords: | strong irradiation image denoising deep residual network mapping relation |
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