基于生成式对抗网络的太赫兹图像增强

• 作者: 张鹏程 何明霞 陈硕 张洪桢 张欣欣
• 来源期刊: 红外技术
• 关键词: 太赫兹图像 神经网络 图像增强 图像对比度
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 太赫兹技术|TERAHERTZ
• 页码范围: 391-396
• 页数: 6页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文

摘要

太赫兹扫描成像中,由于激光器功率波动和仪器振动等原因,导致图像对比度较低,成像质量有待提高,且目前针对太赫兹图像的处理还停留在传统算法阶段.本文结合深度学习思想,提出了一种基于生成式对抗网络的图像增强方法.通过对训练集图像引入模糊和噪声,学习低质量图像和高质量图像之间的映射关系,并将其应用在真实太赫兹图像中.实验结果表明,与双边滤波、非局部均值滤波等传统算法相比,本文方法可在改善图像细节的基础上显著提高图像对比度,且视觉体验良好,这为太赫兹图像增强提供了新思路.