【摘 要】
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以提升毫米波全息图像分辨率为目的,提出基于深度学习网络的毫米波全息成像图像重建方法。设计毫米波全息成像系统,通过信号划分与混频滤波放大处理等过程计算目标对像回波信号的相位和幅度,将获取的数据传输至全息图像成像程序,得到毫米波全息图像。利用基于深度学习网络的图像重建算法对毫米波全息图像实施重建:处理毫米波全息图像数据,构建外部图像库;构建深度学习网络中的卷积神经网络模型,通过训练获取低分辨率图像与高
【机 构】
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广西师范大学漓江学院,广西师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(No.KY2016LX556)。
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以提升毫米波全息图像分辨率为目的,提出基于深度学习网络的毫米波全息成像图像重建方法。设计毫米波全息成像系统,通过信号划分与混频滤波放大处理等过程计算目标对像回波信号的相位和幅度,将获取的数据传输至全息图像成像程序,得到毫米波全息图像。利用基于深度学习网络的图像重建算法对毫米波全息图像实施重建:处理毫米波全息图像数据,构建外部图像库;构建深度学习网络中的卷积神经网络模型,通过训练获取低分辨率图像与高分辨率图像间的映射关系;基于输入卷积神经网络模型的毫米波全息图像低分辨率图像块,获取高分辨率毫米波全息图
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