Abstract：
传统的光栅扫描法需要花费大量的时间来获得高分辨率图像,超分辨率算法可以用来提高原子力显微镜(AFM)图像的质量.但基于插值的方法容易产生图像伪影和边缘模糊,基于重构的图像处理方法也需要更好的先验知识和重构算法.为了尽可能获得AFM图像中更详细的纹理和特征信息,采用基于卷积神经网络的方法实现AFM超分辨率成像,并与传统的超分辨率方法进行对比,通过对重建图像的主客观评价验证了所提算法的可行性.
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机械制造与自动化
ISSN： 1671-5276
CN： 32-1643/TH
Year： 2022
Issue： 6
Volume： 51
Page： 89-92
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