【摘 要】
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在车辆辐射成像过程中,受到射线源的几何尺寸、探测器及信号放大电路响应时间、统计涨落等降质因素的影响,图像产生退化,表现为模糊与噪声增加.针对车辆辐射图像的退化问题,该文研究了辐射成像系统的退化模型,提出了利用生成对抗网络Deblur GAN的辐射图像复原方法.通过辐射图像的退化机制构造了辐射图像的特定数据集,用于训练Deblur GAN模型,利用训练好的模型去复原系统实际采集的车辆辐射图像.实验结
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在车辆辐射成像过程中,受到射线源的几何尺寸、探测器及信号放大电路响应时间、统计涨落等降质因素的影响,图像产生退化,表现为模糊与噪声增加.针对车辆辐射图像的退化问题,该文研究了辐射成像系统的退化模型,提出了利用生成对抗网络Deblur GAN的辐射图像复原方法.通过辐射图像的退化机制构造了辐射图像的特定数据集,用于训练Deblur GAN模型,利用训练好的模型去复原系统实际采集的车辆辐射图像.实验结果表明:该方法能够有效去除辐射图像的模糊与噪声,改善系统的成像质量.
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