太赫兹时域光谱成像增强算法

王志勇, 赵浩男, 陈柏彤

天津大学学报(自然科学与工程技术版) ›› 2024, Vol. 57 ›› Issue (08) : 779 -786.

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) ›› 2024, Vol. 57 ›› Issue (08) : 779 -786.

太赫兹时域光谱成像增强算法

    王志勇, 赵浩男, 陈柏彤
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摘要

低分辨率是扫描太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统图像的一个重要缺点.本文提出了一种针对太赫兹时域光谱图像的超分辨率增强算法,该算法结合了多层感知机(MLP)和超分辨率卷积神经网络(SRCNN),创建了一个复合网络.本文算法针对太赫兹光谱图像的特点,通过引入新的目标函数,避免了传统机器学习算法需要采集或模拟生成大量训练集的弊端,实现了训练图像即目标图像的单幅光谱图像增强.为了实现这一目标,本文算法的基本原理是,让试件产生一个刚体位移,利用THz-TDS系统采集位移前后两幅三维(1个时间维,2个空间维)光谱图像作为输入数据.机器学习网络包括两部分:首先,利用一个MLP网络实现三维光谱图像到二维光强图像的转化;其次,采用传统针对二维图像的SRCNN网络获取一幅高分辨率图像,对位移前后图像处理后计算得到新的高分辨率图像的位移场,并将位移场方差作为目标函数,再通过机器学习算法,优化网络中的成像参数,实现太赫兹光谱图像的分辨率增强.典型验证性实验最终得到的峰值信噪比为42.65 dB,结构相似度为0.816,均比其他现有方法高,表明本文算法能获得良好的图像增强.

关键词

太赫兹时域光谱(THz-TDS) / 光谱信息 / 扫描成像 / 图像增强

Key words

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太赫兹时域光谱成像增强算法[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版), 2024, 57(08): 779-786 DOI:

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