基于CNN的晶体生长状态图像重建与仿真研究

摘要：

针对晶体生长过程中熔体状态图像对比度低、纹理细节不清晰的问题,在分析基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法的基础上,结合多通道输入以及去噪技术,提出一种基于多通道输入-祛伪影卷积神经网络的图像重建算法,用于提高熔体状态成像质量.以蓝宝石晶体为研究对象的重建仿真结果表明,所提算法的重建结果在主观判断和客观评价上都优于传统重建算法,对提高晶体生长设备的自动化水平具有十分重要的意义.

关键词：熔体状态、卷积神经网络、图像重建、多通道输入、祛伪影

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：300-304