伪三维激发的全局去噪研究

纳米材料的三维原子结构是影响其功能特性的重要因素,电子显微三维重构技术已成为研究纳米材料和生物大分子三维结构的重要手段.由于高能电子会破坏样品结构,导致重构图像中会出现伪影,因此对重构图像进行去噪处理是十分必要的.针对现有三维图像去噪方法采用分块局部处理,忽略空间邻域信息问题,提出了一种基于伪三维激发的全局去噪网络P3E-Net.针对网络中三维卷积会带来巨大开销,设计了一种伪三维激发模块来降低网络参数量.首先将带噪声的重构图像送入P3E-Net,利用编码器提取图像特征,然后通过伪三维激发模块保存空间信息,最后利用解码器得到去噪后的三维图像.在FCCPt和STEMPt两个数据集上与多个模型进行对比,实验结果表明,与现有模型相比,峰值信噪比提升了3.3dB,原子识别正确率提升了5.6%,网络结构参数量降低了8.7M.