一种基于多尺度缩放的微观电镜图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术为一种基于多尺度缩放的微观电镜图像处理方法及系统，所述方法包括通过微观电镜对目标物体进行图像的获取，将获取的微观电镜图像存储到文件中，并对图像进行双线性差值下采样处理，保存双线性差值下采样处理后的图像作为低分辨率图像LR；对低分辨率图像LR进行旋转、缩放、翻转、调整亮度和对比度，并添加随机噪声，从而生成额外的变体；获得微观图像数据集；构建多尺度缩放微观电镜图像超分辨率MS‑MESR网络模型。本发明专利技术能够实现灵活的缩放倍数控制，实现了缩放倍数的更多选择性结果，显著提高了微观电镜图像的分辨率和质量、以及不同缩放因子下的适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像超分辨率处理，尤其涉及一种基于多尺度缩放的微观电镜图像处理方法及系统。

技术介绍

1、微观电镜(扫描电镜sem)是用于观察材料和生物样品微观结构的强大工具。这些设备能够以高分辨率显示样品的细节，广泛应用于材料科学、生物医学、半导体制造等领域。对于微观特征分析，高分辨率的图像能够提供准确和综合的信息，对研究人员进行图像分析至关重要。然而，尽管微观电镜能够提供较高的分辨率，但其图像质量和细节精度仍受到多种因素的影响，如图像噪声、图像模糊、分辨率限制等。

2、传统的微观电镜图像需要设备内部经过以下一系列操作才能得到高分辨率图像：

3、图像去噪处理：如使用滤波器(如高斯滤波、均值滤波等)来减少图像中的噪声。然而，这些方法往往会导致图像细节的丢失，尤其是在处理高噪声图像时，可能会抹去重要的结构信息。

4、图像锐化：通过锐化滤波器(如拉普拉斯滤波器、边缘增强滤波器)来提高图像的对比度和细节。但是，这种方法可能会放大图像中的噪声和伪影，导致图像的实际结构难以辨别。

5、多帧图像合成：通过将多幅图像合成来提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多尺度缩放的微观电镜图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的自编码器由第一个3×3卷积层Conv、一个组归一化层、一个激活函数ReLU、第二个3×3卷积层Conv组成以及尾部的一个激活函数ReLU组成，其中还包含一个由第一个3×3卷积层的输入到第二个3×3卷积层Conv的残差连接。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在扩散模型LDM是在预训练的自编码器的潜在空间中训练扩散模型，以实现高质量的图像合成；整个LDM的扩散过程由正向过程和反向过程组成，正向过程逐渐向输入数据中添加随...

【技术特征摘要】

1.一种基于多尺度缩放的微观电镜图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的自编码器由第一个3×3卷积层conv、一个组归一化层、一个激活函数relu、第二个3×3卷积层conv组成以及尾部的一个激活函数relu组成，其中还包含一个由第一个3×3卷积层的输入到第二个3×3卷积层conv的残差连接。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述潜在扩散模型ldm是在预训练的自编码器的潜在空间中训练扩散模型，以实现高质量的图像合成；整个ldm的扩散过程由正向过程和反向过程组成，正向过程逐渐向输入数据中添加随机噪声，而反向过程从噪声中构造所需的数据样本；正向过程是一个固定过程，时间步长t处的噪声潜在特征向量z表示为:

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多尺度缩放微观电镜图像超分辨率ms-mesr网络模型为...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏宇，孙浚博，钱志祥，王翔宇，苗守举，汪军，李子莫，刘涵，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：