【摘 要】
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在图像处理与分析领域,深度学习发挥着日渐重要的作用.我们将深度学习应用于高分辨率透射电子显微镜(HRTEM)图像晶面间距的自动快速测量中,通过对随机样本数据训练得到具有U型结构的神经网络,开发了一种新的图像处理方法.本方法能够自动提取快速傅里叶变换(FFT)图像中的衍射斑点,进一步在计算机视觉技术的协助下,可以自动计算与FFT图像中被识别的衍射点相对应的晶格间距,并与标准晶体结构数据进行比较.以F
【出 处】
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Science China Materials
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在图像处理与分析领域,深度学习发挥着日渐重要的作用.我们将深度学习应用于高分辨率透射电子显微镜(HRTEM)图像晶面间距的自动快速测量中,通过对随机样本数据训练得到具有U型结构的神经网络,开发了一种新的图像处理方法.本方法能够自动提取快速傅里叶变换(FFT)图像中的衍射斑点,进一步在计算机视觉技术的协助下,可以自动计算与FFT图像中被识别的衍射点相对应的晶格间距,并与标准晶体结构数据进行比较.以Fe_3O_4纳米粒子的HRTEM图像为例,用本方法进行自动测量的晶格间距与手动测量的晶格间距相比,误差小
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