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图像处理
基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法下载：597次
胡佳成 1颜迪新 1施玉书 2黄鹭 2李东升 1
作者单位
摘要
1 中国计量大学 计量测试工程学院, 杭州 310018
2 中国计量科学研究院 纳米新材料计量研究所, 北京 100029
受限于探针针尖结构尺寸，用原子力显微镜进行微纳测量时会产生图像边缘失真.提出了一种基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法，通过迁移学习训练源模型和靶模型实现一维栅格成像恢复.该方法采用数学形态法中的腐蚀算法生成栅格点云数据，通过U-Net网络源模型从点云中提取针尖卷积效应的特征向量，将权重参数迁移至U-Net网络靶模型，靶模型在自适应正则化方法下进行监督学习.实验结果表明，该方法能有效恢复一维栅格的原子力显微镜测量图像，提高横向分辨力，可用于纳米栅格的线宽检测上.
原子力显微镜 三维点云 成像恢复 迁移学习 盲去卷积 Atomic force microscopy Three dimensional point cloud Image restoration Transfer learning Blind deconvolution 
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光子学报
2020, 49(4): 0410006
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