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公开(公告)号：CN116342725A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310179873.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的工业CT散射和射束硬化耦合伪影抑制方法，属于工业CT图像处理领域，针对工业CT成像中存在的耦合伪影无法精准分离和校正问题，构建基于真实CT图像伪影特征的射束硬化、散射耦合伪影模型，以耦合模型表征方程建立的模拟图像与实际图像混合构建数据集，通过长短连接、结构双联改进的神经网络完成伪影抑制和图像增强，实现了对多类型耦合伪影和噪声的有效去除，该方法适用于任意复杂结构实际CT图像的耦合伪影抑制，方法的实用性和通用性较好。
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