双残差深度学习鬼成像研究

• 作者: 高禄 曹佳宁 卞通 王花花 郑志远
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 物理学
• 关键词: 鬼成像 深度学习 双残差
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 实验技术|Experimental Technique
• 页码范围: 13-17
• 页数: 5页
• 分类号: O439
• 语种: 中文
• DOI: 10.19927/j.cnki.syyt.2021.12.004

摘要

深度学习鬼成像是一种新型的关联成像方法,可以显著提高图像的成像效率和质量.设计并实现了基于双残差神经网络的鬼成像方案,理论分析和实验结果证明该方案具有更强的泛化能力,并且可以同时应用于二值图像和灰度图像的处理.在深度学习鬼成像的预处理过程中引入"批"处理,数据采集时间明显降低,成像效率显著提高.采用新型双残差神经网络所获得的鬼成像图像的结构化相似参数比传统鬼成像方案提高了2倍.