【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法。
技术介绍
1、扫描电子显微镜是一种应用非常广泛的电子仪器，它通过电子系统的作用来放大所观察到的物体并且显示微观结构，让人们从微观形貌上了解和研究物体的特性。扫描电镜拍出来的图像真实并且富有立体感，提供了获取细微结构信息的途径，在很多科学领域都有广泛的应用。目前已广泛应用于生物学、病理学、细胞组织学、药物化学、临床诊断、材料试验、航空航天、地质和考古、电子元器件性能测试与分析等领域。
2、对于弱导电的样品，如大多数聚合物和一些半导体材料，往往在其表面表现出过量的电子或自由电荷，这阻碍了电子信号的传输，导致成像对比度和清晰度的显著降低。此外，在材料合成或加工过程中引入的有机污染也会降低样品的电导率。在电子束的作用下，有机物分解成碳-氢化合物，并覆盖在样品表面。这将导致电荷的积累，从而降低扫描电子显微镜成像的质量。
3、扫描电子显微镜通过将电子束聚焦到样品表面并检测发射的二次电子来产生高分辨率的图像。因此，获得高分辨率、高质量的扫描电...
【技术保护点】
1.一种基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，所述第一损失函数L1满足以下关系式：
3.根据权利要求2所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，所述第二损失函数L2满足以下关系式：
4.根据权利要求3所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，步骤S7中使用以下表达式计算所述第一损失函数L1和所述第二损失函数L2的总损失：
5.根据权利要求1所述的基于无监...
【技术特征摘要】
1.一种基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，所述第一损失函数l1满足以下关系式：
3.根据权利要求2所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，所述第二损失函数l2满足以下关系式：
4.根据权利要求3所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，步骤s7中使用以下表达式计算所述第一损失函数l1和所述第二损失函数l2的总损失：
5.根据权利要求1所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜图像处理方法，其特征在于，所述无监督网络模型基于双向循环生成对抗网络cyclegan。
6.根据权利要求1所述的基于无监督学习的弱导电材料扫描电镜...
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