基于滤波技术和GAN的脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升
摘要
为改善硬件提升的局限，将滤波技术和生成对抗网络（GAN）应用于脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升，并采用图像梯度和成像调制度量化提升效果。研究结果显示，高斯-拉普拉斯算子、同态滤波和GAN均能不同程度提升脉冲展宽分幅相机的空间分辨性能，而将同态滤波的图像增强和GAN的去模糊相结合，能更显著地提升分辨效果，并将图像整体平均梯度由初始的1.456提高到3.399；近轴5 lp/mm区域的局部平均梯度由7.638提高至23.901，平均调制度由7.84%提高至24.32%；远轴5 lp/mm区域的局部平均梯度由3.869提高至11.349，平均调制度由6.07%提高至19.60%。研究结论不仅为脉冲展宽分幅相机空间分辨性能的提升提供了参考方法，而且为滤波和去模糊技术融入超快诊断领域提供了新思路。
引用本文（GB/T 7714）
徐付涛 Xu Futao, 白雁力 Bai Yanli, 钟思 Zhong, 等. 基于滤波技术和GAN的脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升[J]. Acta Optica Sinica, 2024.
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