基于Fusion神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的氣泡超分辨率重建研究

摘要： 高分辨率氣泡場(chǎng)信息在核反應(yīng)堆熱工水力領(lǐng)域具有重要工程價(jià)值，然而現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)測(cè)量與數(shù)值模擬方法在獲取精細(xì)氣泡分布時(shí)面臨顯著挑戰(zhàn)。本文針對(duì)氣泡圖像超分辨率重建問題，提出一種融合多尺度特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——Fusion模型，旨在從超低分辨率（16×16像素）輸入中恢復(fù)高分辨率（128×128像素）氣泡分布圖像。該模型通過(guò)3組子網(wǎng)絡(luò)融合與跳躍連接結(jié)構(gòu)，兼顧全局結(jié)構(gòu)與局部細(xì)節(jié)特征，顯著提升了... （共11頁(yè)）