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A New De-Noising Method of Laser-Produced Plasma Penumbral Images by Principal Component Analysis

机译：主成分分析的激光等离子体半影图像去噪新方法

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Penumbral imaging technique can be applied to highly penetrating radiations such that of as neutrons. In penumbral imaging, the source image can be recovered from its penumbral image by deconvolution. The method is an efficient imaging technique for fast ignition research. However, the γ rays produced by the fast-heating laser pollute the penumbral image as noise. Conventional deconvolution methods like the Wiener filter cannot obtain a clear reconstructed image from noisy penumbral image. In this paper, we proposea new reconstruction method by principal component analysis (PCA). The method can efficiently remove the noise by “training” images obtained from other experiments. We used the (2D)2PCA method as a noise reduction method, which is one of the PCA methods. The efficacy of the proposed method is demonstrated by computer simulation.
机译：半影成像技术可以应用于高穿透性辐射，例如中子辐射。在半影成像中，可以通过反卷积从其半影图像中恢复源图像。该方法是用于快速点火研究的有效成像技术。然而，由快速加热的激光产生的γ射线污染了半影图像作为噪声。传统的反卷积方法（如维纳滤波器）无法从嘈杂的半影图像中获得清晰的重建图像。在本文中，我们提出了一种通过主成分分析（PCA）的新重建方法。该方法可以通过“训练”从其他实验获得的图像来有效地去除噪声。我们使用（2D） 2 PCA方法作为降噪方法，这是PCA方法之一。通过计算机仿真证明了该方法的有效性。

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