基于殘差網絡的中子照相圖像無參考質量評價方法研究

喬 雙 李俊輝 趙辰一 張 天

（東北師范大學 物理學院 長春 130024）

在中子照相系統成像過程中，除了最普遍存在的電子學噪聲，中子和物質相互作用時還會發生中子散射，并伴隨著X射線、γ射線干擾。一些與待測物反應激活的γ光子和散射的γ光子仍然可以穿透屏蔽層，輻照CCD芯片并在其上積聚能量形成大小不一、形狀隨機、強度高的白斑。此外，中子注量率在時間和空間上還存在著統計漲落。所有這些因素導致了獲取的中子照相圖像普遍含有高斯噪聲（Gaussian Noise，GN）、高斯模糊（Gaussian Blur，GB）、白斑噪聲（White Spots，WS）和泊松噪聲（Poisson Noise，PN）等混合失真以及對比度失真（Contrast Change，CC）等降質問題［1-2］。為改善中子照相圖像質量，一系列的中子照相圖像復原算法［3-4］和中子照相系統優化方法［5-7］被相繼提出。然而，對獲得中子照相圖像質量的評判卻仍然主要依賴于人類視覺系統（Human Visual System，HVS）。盡管HVS很適合被用來對圖像質量進行綜合評判，但是圖像的有效質量分數往往需要通過平均多個觀察者的主觀打分而得到，這一過程耗時且容易受到周圍環境和觀察者情緒等諸多因素影響，從而難以將其應用于實時優化中子照相系統參數的任務中［8］。因此，開展中子照相圖像客觀質量評價方法研究，在中子照相圖像篩選、輔助中子照相圖像處理算法設計和成像系統優化等方面都具有重要的理論和現實意義。

根據對參考圖像的依賴程度，圖像質量評價方法被分為：全參考圖像質量評價（Full-Reference Image Quality Assessment，FR-IQA）、半參考圖像質量 評 價（Reduced-Reference Image Quality Assessment，RR-IQA）和無參考圖像質量評價（No-Reference Image Quality Assessment，NR-IQA）。……