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金属遮挡条件下光子层析快速重构方法研究
被引量：
1
1
作者
杨一杉
梁华为
+1 位作者
姚瑶
陈帅
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期558-565,共8页
传统的光子层析方法难以适用于含有大量重金属遮挡物的对象中。本研究拟从光子层析的视觉特征出发,通过针对层析投影开展基于无监督学习的像素预测,构建了基于金属遮挡物周边信息的编码器,以生成受遮挡区域结构。同时,在生成对抗网络架...
传统的光子层析方法难以适用于含有大量重金属遮挡物的对象中。本研究拟从光子层析的视觉特征出发,通过针对层析投影开展基于无监督学习的像素预测,构建了基于金属遮挡物周边信息的编码器,以生成受遮挡区域结构。同时,在生成对抗网络架构的基础上,将编码器作为生成网络,并构建判别器用于编码器的训练。研究表明,基于像素预测的重构方法能够实现金属结构覆盖区域内光子层析信息的再合成,并且合成结果能够准确反映真实的物体的内部细节。这表明基于像素预测的重构方法能够有效降低物体内金属结构对层析结果的影响。
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关键词
图像处理
快速重构方法
像素预测
无监督学习
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职称材料
题名
金属遮挡条件下光子层析快速重构方法研究
被引量：
1
1
作者
杨一杉
梁华为
姚瑶
陈帅
机构
中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所
中北大学仪器与电子学院
中国科学院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所
出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期558-565,共8页
基金
中国科学院战略性先导科技专项资助项目(XDA14020503)。
文摘
传统的光子层析方法难以适用于含有大量重金属遮挡物的对象中。本研究拟从光子层析的视觉特征出发,通过针对层析投影开展基于无监督学习的像素预测,构建了基于金属遮挡物周边信息的编码器,以生成受遮挡区域结构。同时,在生成对抗网络架构的基础上,将编码器作为生成网络,并构建判别器用于编码器的训练。研究表明,基于像素预测的重构方法能够实现金属结构覆盖区域内光子层析信息的再合成,并且合成结果能够准确反映真实的物体的内部细节。这表明基于像素预测的重构方法能够有效降低物体内金属结构对层析结果的影响。
关键词
图像处理
快速重构方法
像素预测
无监督学习
Keywords
image processing
fast reconstruction method
pixel prediction
unsupervised learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金属遮挡条件下光子层析快速重构方法研究
杨一杉
梁华为
姚瑶
陈帅
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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