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作者：林珍珠;林伟;
单位：上海应用技术大学;
摘要：针对金属管材焊接质量X射线检测中出现的不同程度的X光图像运动模糊问题，提出一种多参数融合引导的深度学习去模糊方法。该方法首先通过物理参数编码器对X光图像的成像参数进行特征提取；然后在端到端网络的各级特征图中，以特征级线性调制（Feature-wise Linear Modulation,FiLM）方式融合多成像参数，并在瓶颈层增加自注意力机制以抑制振铃伪影。实验结果表明：相比传统去模糊方法及纯数据驱动网络，本方法在峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）上提升4～5 dB，在结构相似性指数（Structural Similarity Index,SSIM）上提升0.1～0.12，在X光图像运动模糊去除效果上表现更优。
关键词：X射线检测;;X光图像;;运动去模糊;;端到端深度学习
