Industrial x-ray image enhancement network based on a ray scattering model

光学 散射 叠加原理 计算机科学 图像质量 衰减 人工智能 自编码 编码器 计算机视觉 特征(语言学) GSM演进的增强数据速率 比例(比率) 图像(数学) 物理 人工神经网络 操作系统 哲学 量子力学 语言学
作者
X. H. Ding,Yi Liu,Hongxu Yan,Pengcheng Zhang,Nan Guo,Zhiguo Gui
出处
期刊:Applied Optics [The Optical Society]
卷期号:62 (20): 5526-5526
标识
DOI:10.1364/ao.493750
摘要

X-ray images frequently have low contrast and lost edge features because of the complexity of objects, attenuation of reflected light, and scattering superposition of rays. Image features are frequently lost in traditional enhancement methods. In this paper, we use a ray scattering model to estimate coarsely clear images and an encoder-decoder network and multi-scale feature extraction module to add multi-scale and detail information to the images. To selectively emphasize useful features, a dual attention module and UnsharpMasking with learnable correction factors are used. The results of the experiments demonstrate that the method may significantly enhance the quality of x-ray images.
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