金属遮挡条件下光子层析快速重构方法研究

传统的光子层析方法难以适用于含有大量重金属遮挡物的对象中.本研究拟从光子层析的视觉特征出发,通过针对层析投影开展基于无监督学习的像素预测,构建了基于金属遮挡物周边信息的编码器,以生成受遮挡区域结构.同时,在生成对抗网络架构的基础上,将编码器作为生成网络,并构建判别器用于编码器的训练.研究表明,基于像素预测的重构方法能够实现金属结构覆盖区域内光子层析信息的再合成,并且合成结果能够准确反映真实的物体的内部细节.这表明基于像素预测的重构方法能够有效降低物体内金属结构对层析结果的影响.