【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于透射电镜图像处理，具体涉及一种针对透射电镜图像的处理方法及系统。
技术介绍
1、透射电子显微镜(transmission electron microscope，缩写tem)，简称透射电镜，是把经加速和聚集的电子束投射到非常薄的样品上，电子与样品中的原子碰撞而改变方向，从而产生立体角散射。散射角的大小与样品的密度、厚度相关，因此可以形成明暗不同的影像，影像经放大、聚焦后将在成像器件(如荧光屏、胶片以及感光耦合组件)上显示出来。
2、由于透射电镜需要很高的时间分辨率来清晰地展现一个动力学过程，所以每一次都需要尽可能将采集工作完成得细致，如果采取传统的处理方式，往往会容易造成随机误差，影响后续分析工作。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决现有技术的不足，提供了如下方案：
2、一种针对透射电镜图像的处理方法，包括以下步骤：
3、提取采集到的原始电镜图像，对所述原始电镜图像进行还原处理，得到还原后电镜图像；
4、对所述还原后电镜图像进行去噪处理，得到去噪后图像；
5、对所述去噪后图像进行边缘特征提取和骨架提取，得到处理后电镜图像。
6、优选的，所述还原处理的方法包括：
7、计算所述原始电镜图像中各像素点的像素值；
8、通过目标图像的像素点的坐标对应到所述原始电镜图像中的坐标；
9、获取所述目标图像中相应坐标的像素值，通过双线性插值的方法对所述目标图像进行还原，得到所述
10、优选的，所述去噪处理的方法包括：
11、利用小波变换对所述还原后图像进行分解，得到高频系数和低频系数；
12、对所述高频系数进行阈值量化处理，得到处理后分量；
13、基于所述处理后分量和所述低频系数进行小波重构，得到所述去噪后图像。
14、优选的，所述边缘特征提取的方法包括：
15、利用灰度直方图将所述去噪后图像二值化，得到二值灰度图；
16、利用sobel算子计算所述二值灰度图的梯度值和梯度方向；
17、沿梯度方向进行边缘细化，得到特征提取图像。
18、优选的，所述骨架提取的方法包括：
19、对所述特征提取图像进行轮廓线提取并跟踪，得到轮廓线结果；
20、提取所述轮廓线结果中的线状区域，并获得所述线状区域中线素两端的节点；
21、通过折线连接所述节点后得到图像骨架，生成所述处理后电镜图像。
22、本专利技术还提供了一种针对透射电镜图像的处理系统，所述处理系统应用上述任一项所述的处理方法，包括：还原模块、去噪模块和提取模块；
23、所述还原模块用于提取采集到的原始电镜图像，对所述原始电镜图像进行还原处理，得到还原后电镜图像；
24、所述去噪模块用于对所述还原后电镜图像进行去噪处理，得到去噪后图像；
25、所述提取模块用于对所述去噪后图像进行边缘特征提取和骨架提取，得到处理后电镜图像。
26、优选的，所述还原模块包括：像素计算单元、坐标获取单元和还原单元；
27、所述像素计算单元用于计算所述原始电镜图像中的各像素点的像素值；
28、所述坐标获取单元通过目标图像的像素点的坐标对应到所述原始电镜图像当中的坐标；
29、所述还原单元获取所述目标图像中相应坐标的像素值，通过双线性插值的方法对所述目标图像进行还原，得到所述还原后电镜图像。
30、优选的，所述去噪模块包括：小波分解单元、阈值处理单元和重构单元；
31、所述小波分解单元利用小波变换对所述还原后图像进行分解，得到高频系数和低频系数；
32、所述阈值处理单元对所述高频系数进行阈值量化处理，得到处理后分量；
33、所述重构单元基于所述处理后分量和所述低频系数进行小波重构，得到所述去噪后图像。
34、优选的，所述提取模块包括：边缘提取单元和骨架提取单元；
35、所述边缘提取单元包括：二值化子单元、梯度计算子单元和边缘细化子单元；
36、所述二值化子单元利用灰度直方图将所述去噪后图像二值化，得到二值灰度图；
37、所述梯度计算子单元利用sobel算子计算所述二值灰度图的梯度值和梯度方向；
38、所述边缘细化子单元用于沿梯度方向进行边缘细化，得到特征提取图像。
39、优选的，所述骨架提取单元包括：轮廓线提取子单元、线状区域提取子单元和骨架生成子单元；
40、所述轮廓线提取子单元用于对所述特征提取图像进行轮廓线提取并跟踪，得到轮廓线结果；
41、所述线状区域提取子单元用于提取所述轮廓线结果中的线状区域，并获得所述线状区域中线素两端的节点；
42、所述骨架生成子单元通过折线连接所述节点后得到图像骨架，生成所述处理后电镜图像。
43、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
44、本专利技术能够有效地消除图像中的噪声和伪影，提高图像的清晰度；边缘提取能够增强图像的视觉效果和解析度，使得透射电镜图像更加清晰、易于观察；通过骨架生成能够恢复图像的拓扑结构和细节信息，得到更高质量的透射电镜图像。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述还原处理的方法包括：
3.根据权利要求1所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述去噪处理的方法包括：
4.根据权利要求1所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述边缘特征提取的方法包括：
5.根据权利要求4所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述骨架提取的方法包括：
6.一种针对透射电镜图像的处理系统，所述处理系统应用权利要求1-5任一项所述的处理方法，其特征在于，包括：还原模块、去噪模块和提取模块；
7.根据权利要求6所述一种针对透射电镜图像的处理系统，其特征在于，所述还原模块包括：像素计算单元、坐标获取单元和还原单元；
8.根据权利要求6所述一种针对透射电镜图像的处理系统，其特征在于，所述去噪模块包括：小波分解单元、阈值处理单元和重构单元；
9.根据权利要求6所述一种针对透射电镜图像的处理系统，其特征在于，所述提取模
10.根据权利要求9所述一种针对透射电镜图像的处理系统，其特征在于，所述骨架提取单元包括：轮廓线提取子单元、线状区域提取子单元和骨架生成子单元；
...【技术特征摘要】
1.一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述还原处理的方法包括：
3.根据权利要求1所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述去噪处理的方法包括：
4.根据权利要求1所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述边缘特征提取的方法包括：
5.根据权利要求4所述一种针对透射电镜图像的处理方法，其特征在于，所述骨架提取的方法包括：
6.一种针对透射电镜图像的处理系统，所述处理系统应用权利要求1-5任一项所述的处理方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩冰莹，刘晔，刘宇荣，潘铖楷，石能，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：
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