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基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割
被引量:
11
1
作者
张芳
吴玥
+4 位作者
肖志涛
耿磊
吴骏
刘彦北
王雯
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第6期129-135,共7页
为了准确测量纳米颗粒的尺寸,依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像,提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合,减弱了网络对初始化的依赖,提升了训练速度。对纳米颗粒图像进行半...
为了准确测量纳米颗粒的尺寸,依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像,提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合,减弱了网络对初始化的依赖,提升了训练速度。对纳米颗粒图像进行半隐式偏微分方程滤波以增强图像边缘信息,利用改进的U-Net网络训练纳米颗粒个体分割模型,得到了分割结果。研究结果表明,所提方法能准确分割出图像中的纳米颗粒,对边缘模糊和强度不均的纳米颗粒的分割效果提升显著。
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关键词
图像处理:纳米颗粒分割
U-Net卷积神经网络
半隐式偏微分方程
滤波
原文传递
题名
基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割
被引量:
11
1
作者
张芳
吴玥
肖志涛
耿磊
吴骏
刘彦北
王雯
机构
天津工业大学电子与信息工程学院
天津市光电检测技术与系统重点实验室
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019年第6期129-135,共7页
基金
国家自然科学基金(61601325)
天津市科技重大专项(17ZXSCSY00060)
天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5034)
文摘
为了准确测量纳米颗粒的尺寸,依据透射电子显微镜拍摄的纳米颗粒图像,提出了一种基于U-Net卷积神经网络的颗粒自动分割方法。将U-Net部分网络结构与批量归一化层相结合,减弱了网络对初始化的依赖,提升了训练速度。对纳米颗粒图像进行半隐式偏微分方程滤波以增强图像边缘信息,利用改进的U-Net网络训练纳米颗粒个体分割模型,得到了分割结果。研究结果表明,所提方法能准确分割出图像中的纳米颗粒,对边缘模糊和强度不均的纳米颗粒的分割效果提升显著。
关键词
图像处理:纳米颗粒分割
U-Net卷积神经网络
半隐式偏微分方程
滤波
Keywords
image processing
nanoparticle segmentation
U-Net convolutional neural network: semi-implicit partial differential equation
filtering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割
张芳
吴玥
肖志涛
耿磊
吴骏
刘彦北
王雯
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2019
11
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