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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的半导体SEM图像降噪方法，包括训练阶段和推理阶段，其中，训练阶段包括：对半导体SEM图像进行预处理；构建训练数据集；对训练数据集中的图片掺入多种强度的噪声；分别训练分类模型、分割模型、降噪模型；推理阶段包括：对待降噪的半导体SEM图像进行图像预处理；使用分割模型对图片进行切分，并进行噪声强度预测，根据预测后的结果，选择对应强度的置信度矩阵；通过训练完成的降噪模型对待识别的半导体SEM图像进行调用对应预测强度的降噪参数进行降噪，得到降噪的图片后，进行图像合并；通过锐化核对合并后的图像进行特征增强。与现有技术相比，本发明具有能够实现精准降噪，准确呈现出半导体器件的微观结构等优点。
主权项：1.一种基于深度学习的半导体SEM图像降噪方法，其特征在于，包括训练阶段和推理阶段，具体包括以下步骤：第一部分，训练阶段，包括：步骤1、对半导体SEM图像进行预处理；步骤2、采用超分辨算法对半导体SEM图像进行处理，生成高清图片，将高清图片构建训练数据集；步骤3、对训练数据集中的图片掺入多种强度的噪声；步骤4、采用掺入多种强度的噪声的图片训练一分类模型；步骤5、训练一分割模型，该模型用于生成噪声预测置信度；步骤6、使用所述分割模型生成的分割图像第二次训练所述分类模型；步骤7、采用掺入多种强度的噪声的图片训练一降噪模型；第二部分，推理阶段，包括：步骤8、对待降噪的半导体SEM图像进行图像预处理；步骤9、使用训练完成的分割模型生成四张噪声强度区间的置信度矩阵图片，通过滑动窗口对待识别图片以及四张张噪声强度区间的置信度矩阵图片共五张图片进行切分，并进行噪声强度预测，根据预测后的结果，选择对应强度的置信度矩阵，将置信度矩阵数据标准化至1至0之间；步骤10、通过训练完成的降噪模型对待识别的半导体SEM图像进行调用对应预测强度的降噪参数进行降噪，得到降噪的图片后，进行图像合并；步骤11、通过拉普拉斯锐化核对步骤10合并的图像进行特征增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于深度学习的半导体SEM图像降噪方法
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