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申请/专利权人：中国科学院重庆绿色智能技术研究院
摘要：本发明提供一种多分类逐层剥离图像识别与分类方法，包括：生成多种尺寸的模拟图像，并在模拟图像中引入乘性噪声和或高斯噪声，构建得到多尺寸混合噪声的训练数据集；基于U‑net卷积神经网络构建去噪模型，并通过训练数据集训练得到目标去噪模型；获取待处理图像，采用目标去噪模型对待处理图像进行去噪处理；对去噪处理后的待处理图像依次进行图片前处理、统计图片像素值、像素阈值过滤、斑点尺寸过滤和识别原子或空位的操作，并调整像素阈值和斑点尺寸范围，循环执行过滤操作，直至完成所有原子和空位类型的分类和识别，得到标注图像。本发明能够用于识别不同原子和不同空位及其在图像中的分布情况，适用于各种获取原子级图像的方式。
主权项：1.一种多分类逐层剥离图像识别与分类方法，其特征在于，包括以下步骤：生成多种尺寸的模拟图像，并在所述模拟图像中引入乘性噪声和或高斯噪声，构建得到多尺寸混合噪声的训练数据集；基于U-net卷积神经网络构建去噪模型，并通过所述训练数据集训练得到目标去噪模型；获取待处理图像，采用所述目标去噪模型对所述待处理图像进行去噪处理，其中，通过扫描透射电子显微镜得到对应的待处理图像；对去噪处理后的待处理图像依次进行图片前处理、统计图片像素值、像素阈值过滤、斑点尺寸过滤和识别原子或空位的操作，并调整像素阈值和斑点尺寸范围，基于像素阈值和斑点尺寸范围的不同循环执行像素阈值过滤和斑点尺寸过滤操作，以对不同类型的原子和不同类型的空位进行分类和识别，直至完成所有原子和空位类型的分类和识别，得到包含最终识别结果的标注图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 一种多分类逐层剥离图像识别与分类方法
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