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题名基于深度学习的延展源图像重建方法分析
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作者
赵寒琼
苏晓宇
项兆佳
徐振刚
汪冠骅
张利
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《集成电路应用》
2024年第11期84-85,共2页
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文摘
阐述一个基于Stripformer改进的深度学习模型,用于提升延展源图像的重建质量。模型新增特征提取、注意力机制和残差连接,由SKA低频阵列进行模拟,并用RMSE、PSNR和SSIM三个指标比较。结果表明,模型在重建精确性上表现更好。
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关键词
深度学习
图像重建
射电天文图像
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Keywords
deep learning
image reconstruction
radio astronomy images
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种低频SKA宽带波束效应智能消除方法分析
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作者
杨代虎
徐振刚
朱益辉
王合彬
刘水明
张利
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《集成电路应用》
2024年第11期88-89,共2页
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文摘
阐述针对低频SKA宽带波束效应消除问题,提出IFFTformer方法。IFFTformer恢复图的PSNR和SSIM分别是43.71dB和0.9845,相比于Asp-Clean方法,峰值信噪比和结构相似度分别提升了7.61dB和0.64%,低频SKA宽带波束效应得到了有效消除。
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关键词
深度学习
射电天文图像
平方公里阵列
宽带波束效应
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Keywords
deep learning
radio astronomy images
square kilometer array
broadband beamforming effect
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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