[1]李林,段侪杰,马辉,等. 深度递归卷积神经网络的偏振应用[J].中国医学物理学杂志,2017,34(3):240-245.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.03.005]
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 深度递归卷积神经网络的偏振应用()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
34卷
期数:
2017年第3期
页码:
240-245
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2017-03-18

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X（2017）03-0240-06
作者:
 李林1; 2; 段侪杰1; 2; 马辉1; 3; 常金涛3; 周嘉玲3; 韩瑞芳3
 1. 清华大学深圳研究生院深圳市无损和微创医疗技术重点实验室，广东深圳518055；2. 清华大学生物医学工程系，北京100084；
3. 清华大学物理系，北京100084
关键词:
 ; 深度递归卷积神经网络; 偏振; 插值; 线性偏振度; 偏振角度
分类号:
Q-334
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2017.03.005
文献标志码:
A
摘要:
 衡量焦平面分割（DoFP）偏振相机插值算法好坏时，有两个备受关注的误差量：线性偏振度（DoLP）和偏振角度
（AoP）。将深度递归卷积网络（DRCN）插值算法引入到偏振相机的插值上来。DRCN插值算法是全卷积的一个网络。
整个网络的卷积核大小为3*3，在高分辨率图像重建部分采用16 层的卷积递归，减少了网络的训练参数数目。在文中给
出了DRCN单幅图像的插值误差、DoLP以及AoP的插值误差，误差采用常用的均方误差根进行计算。并将DRCN算法
与双三次插值进行比较，从4 幅中的单幅图像插值效果来看，该算法插值误差比双三次插值的误差小。同时在计算出来
的DoLP、AoP的插值误差上，该插值算法也要好于传统的双三次插值算法。文章中给出了定性的比较，利用两个不同分
辨率的DoFP偏振相机对同一场景进行拍摄，可以看出DRCN插值后计算出来的DoLP比双三次计算出来的DoLP更加
接近于真实的DoLP。

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2016-12-10
【基金项目】国家自然科学基金（81230035，61527826）
【作者简介】李林，硕士研究生，研究方向：偏振光图像插值，E-mail: 1978382790@qq.com
【通信作者】段侪杰，助理研究员，硕士生导师，研究方向：医学图像处理，E-mail: duan.chaijie@sz.tsinghua.edu.cn
更新日期/Last Update: 2017-03-20