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基于双域自适应网络的岩矿样工业CT图像金属伪影校正算法研究
被引量:
1
1
作者
左顺吉
冯鹏
+3 位作者
黄盼
严笙豪
何鹏
魏彪
《CT理论与应用研究(中英文)》
2022年第6期783-792,共10页
岩矿样中包含有大量高密度金属物质,致使其在工业CT图像上产生了金属伪影,严重影响岩矿样参数分析的准确性。为抑制岩矿样CT图像的金属伪影,本文提出一种基于双域自适应网络的岩矿样CT图像金属伪影校正算法(DDA-CNN-MAR),将含有金属伪影...
岩矿样中包含有大量高密度金属物质,致使其在工业CT图像上产生了金属伪影,严重影响岩矿样参数分析的准确性。为抑制岩矿样CT图像的金属伪影,本文提出一种基于双域自适应网络的岩矿样CT图像金属伪影校正算法(DDA-CNN-MAR),将含有金属伪影的CT图像分别通过投影域网络和图像域网络进行金属伪影的抑制,自适应融合双域处理结果,实现由含伪影图像到无伪影图像的端到端映射。该算法以残差编解码网络模型(RED-CNN)为基础,易于提取特征并恢复图像细节;双域结构可自适应调整投影域(伪影抑制)和图像域(细节修复)的权重,借以获得最优的校正结果。研究结果表明,较之于RED-CNN-MAR,经过DDACNN-MAR方法校正的图像,MSE减小2.570,而PSNR和SSIM则分别提高1.218 dB和0.018,有效提升岩矿样CT成像的图像质量。
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关键词
工业CT
深度学习
校正算法
金属岩矿样
金属伪影
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职称材料
题名
基于双域自适应网络的岩矿样工业CT图像金属伪影校正算法研究
被引量:
1
1
作者
左顺吉
冯鹏
黄盼
严笙豪
何鹏
魏彪
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
重庆大学工业CT无损检测教育部工程研究中心
出处
《CT理论与应用研究(中英文)》
2022年第6期783-792,共10页
基金
科技部国家重点研发计划(重点锂、铍成矿带成矿规律与预测评价研究与综合(2019YFC0605203))
重庆市科委基础研究与前沿探索专项(自然科学基金)(面向小样本的管激发X射线荧光CT成像关键技术研究(cstc2020jcyj-msxmX0553))
重庆市科委技术创新与应用发展专项(轨道交通智慧化车站研究及应用(cstc2021jscx-gksbX0056))。
文摘
岩矿样中包含有大量高密度金属物质,致使其在工业CT图像上产生了金属伪影,严重影响岩矿样参数分析的准确性。为抑制岩矿样CT图像的金属伪影,本文提出一种基于双域自适应网络的岩矿样CT图像金属伪影校正算法(DDA-CNN-MAR),将含有金属伪影的CT图像分别通过投影域网络和图像域网络进行金属伪影的抑制,自适应融合双域处理结果,实现由含伪影图像到无伪影图像的端到端映射。该算法以残差编解码网络模型(RED-CNN)为基础,易于提取特征并恢复图像细节;双域结构可自适应调整投影域(伪影抑制)和图像域(细节修复)的权重,借以获得最优的校正结果。研究结果表明,较之于RED-CNN-MAR,经过DDACNN-MAR方法校正的图像,MSE减小2.570,而PSNR和SSIM则分别提高1.218 dB和0.018,有效提升岩矿样CT成像的图像质量。
关键词
工业CT
深度学习
校正算法
金属岩矿样
金属伪影
Keywords
industrial CT
deep learning
reduction algorithms
metal rock samples
metal artifacts
分类号
O242 [理学—计算数学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双域自适应网络的岩矿样工业CT图像金属伪影校正算法研究
左顺吉
冯鹏
黄盼
严笙豪
何鹏
魏彪
《CT理论与应用研究(中英文)》
2022
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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