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摘要
锈蚀覆盖的古铜镜在非接触探伤检测中，因镜缘与镜心厚度各异，X光成像无法呈现完整的病害信息。以古铜镜X光信号为输入，搭建生成对抗融合网络。针对L2损失和梯度算子所导致的重构模糊、纹饰和裂痕等多尺度特征细节表达等问题，设计了能够增强古铜镜X光信息融合效果的优化策略。通过添加L2,12损失正则化生成器的特征学习过程，改善L2损失生成信息平滑的现象；定义拉普拉斯Ltex纹饰损失，加强训练网络对纹饰和病害的抽取效果；在训练网络中加入多尺度特征融合模块，提高细节信息生成质量。通过与7种融合方法进行实验对比，所提算法在5组对照数据中仅2组的交叉熵值略差，其余信息熵、平均梯度、空间频率、联合熵和非参考特征互信息值均取得最优，可有效呈现古铜镜X光探伤检测信息。
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