[发明专利]一种基于深度学习的晶体TEM图像物相区域划分方法有效
| 申请号： | 202211670815.1 | 申请日： | 2022-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN115631392B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张全;白儒;彭博;周文俊;王一帆 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06V10/778 | 分类号： | G06V10/778;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/69 |
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| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的晶体TEM图像物相区域划分方法，包括：滑动窗口与深度学习部分，物相识别部分和区域合并部分。滑动窗口将原图划分为多个区域，深度学习部分提出了LCA‑Unet模型用于提取TEM图像各个区域的傅里叶变换幅度谱中的亮点，物相识别部分中可以识别出各个区域内可能包含的物相，区域合并部分将包含相同物相的区域合并，并描绘物相区域的边界。该方法可实现晶体TEM图像中物相区域的自动划分，可以有效的避免研究人员陷入繁琐的手动分析任务中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 晶体 tem 图像 区域 划分 方法 | ||
【主权项】：
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