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金属遮挡条件下光子层析快速重构方法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
图像处理;快速重构方法;像素预测;无监督学习
中图分类号：
作者姓名：
杨一杉;梁华为;姚瑶;陈帅
作者机构：
中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,安徽 合肥230031;中北大学仪器与电子学院,山西 太原 030000;中国科学院合肥物质科学研究院核能安全技术研究所,安徽 合肥230031
文献出处：
引用格式：
[1]杨一杉;梁华为;姚瑶;陈帅-.金属遮挡条件下光子层析快速重构方法研究)[J].量子电子学报,2022(04):558-565
A类：
B类：
下光,光子,层析,快速重构方法,大量重,遮挡物,视觉特征,无监督学习,像素预测,边信息,编码器,区域结构,生成对抗网络,网络架构,生成网络,判别器,器用,现金,金属结构,覆盖区域
AB值：
0.3009
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