摘要
本发明提供了一种电子显微镜成像图像增强方法,属于图像增强领域。本发明通过构建多个协同工作的模块,实现对微生物电子显微镜图像的图像增强;具体步骤包括:首先,使用电子显微镜成像设备获取高分辨率图像,生成微生物电子显微镜图像数据集;构建深度特征提取模块(DFEM),提取图像的多层次特征;通过特征处理模块(FPM)进一步增强图像特征;利用自适应特征增强模块(AFE)计算初始潜在编码;通过自适应注意力特征融合模块(AAFF)实现特征融合;最终,通过反卷积和卷积操作构建最终图像生成模块,实现图像的高分辨率重建,提升了低分辨率微生物图像的清晰度和细节表现,为微生物样品的精确分析和研究提供了支持。
技术关键词
电子显微镜图像
深度特征提取
图像增强方法
高分辨率模型
双线性插值方法
编码
多尺度特征提取
成像设备
特征值
多层次特征
全局平均池化
枯草芽孢杆菌
特征提取模块
注意力机制
通道
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定量分析方法
蛋白质间相互作用
深度学习模型
蛋白质表达水平
二维凝胶电泳
管理系统
XGBoost模型
模块
DNN模型
优化数据存取
电池状态实时监控
多分支卷积神经网络
特征提取模块
数据采集模块
监测模块
旋律提取方法
深度特征提取
短时傅里叶变换
极限学习机网络
音频
活体检测模型
计算机程序指令
超宽带雷达
活体检测方法
分支