一种EBSD高效降噪和数据修复系统及方法

本发明属于图像降噪技术领域，尤其涉及一种EBSD高效降噪和数据修复系统及方法，包括：变分自编码器VAE：用于生成与输入图像对应的噪声掩模，通过编码和解码过程学习数据的潜在表示，优化噪声分布的建模；前景网络ReNet：负责从带噪图像中提取背景信息，通过学习降噪过程中的残差信息来恢复更加清晰的背景图像。PReNet设计为一个递归卷积神经网络，主要用于从带噪声的EBSD图像中有效地提取和恢复背景信息。通过其独特的迭代和残差学习结构，提高对细节的保留和噪声的消除能力；对抗生成网络鉴别器SAGANDiscriminator：采用自注意力机制和频谱归一化的卷积神经网络架构，确保在对抗训练中的稳定性和效率。