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基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割
基于U-Net卷积神经网络的纳米颗粒分割
为了精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，所提方法能精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。
为了精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。
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