基于卷积神经网络的辐射图像降噪方法研究

• 作者: 丛鹏 刘洪 向新程 孙跃文 李立涛 郭肖静
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: 辐射图像 图像降噪 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 技术及应用
• 页码范围: 1678-1682
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.7538/yzk.2017.51.09.1678

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.