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公开(公告)号：CN110706173A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910920985.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的原子力显微镜图像盲复原方法，具体实施内容为：本发明方法首先利用数学形态法中的腐蚀算法生成仿真训练样本，然后通过U-Net子网络从样本中提取针尖卷积效应的特征向量，利用自适应正则化模型进行预训练，最后把针尖卷积信息引入到U-Net卷积神经网络通过真实测量样本训练，采用梯度下降算法得到最终模型实现图像盲复原的方法，算法具有创新性且鲁棒性佳，同时简单实用，精度高。
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