强激光与粒子束

作者：张航宇, 吴仪, 赵帅, 冯国英,

关键词：边缘提取, 鬼成像, 卷积神经网络, 深度学习, 非极大值抑制,

散斑移位鬼成像边缘提取方法需要对物体进行多次的采样，才能得到高质量的边缘图。为了解决散斑移位鬼成像提取物体边缘时采样次数多和时间长的问题，在鬼成像的边缘提取实验中采用了卷积神经网络。首先用Walsh散斑对未知图像进行照射，将桶探测器收集的采样信号作为图像特征信息输入到鬼成像边缘提取网络，最后通过训练好的网络直接输出探测物体的边缘信息图，并且使用非极大值抑制算法来优化卷积神经网络的输出结果。实验结果表明，对于128×128像素的重建物体，在采样次数为1600时，鬼成像边缘提取网络输出边缘图案的信噪比和结构相似指数分别比散斑移位鬼成像的输出结果提高了5倍和2倍，成功提高了低采样率下鬼成像边缘提取的质量，降低了采样的时间。采用卷积神经网络的鬼成像边缘提取方案，有利于鬼成像在物体识别、安全检查的实际应用中进行快速高质量的边缘检测。

来源：2024年第7期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

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