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基于生成对抗网络的HRTEM图像超分辨率( Super-Resolution Based on Generative Adversarial Network for HRTEM Images )
Fuqi Mao Xiaohan Guan Ruoyu Wang Wen Yue
高分辨率透射电子显微镜(HRTEM)图像作为研究材料微观结构和性能的重要工具，可以获得晶格条纹图像（反映晶面间距信息）、结构图像和单个原子图像（反映晶体结构中原子或原子团的构型）。尽管HTTEM设备发展迅速，但对于人类视觉系统而言，HRTEM图像的分辨率仍然有限。随着近年来深度学习技术的快速发展，研究人员正在积极探索基于深度学习的超分辨率(SR)模型，模型在各种SR基准中达到了当前最好水平。利用SR重建高分辨率HRTEM图像有助于材料科学研究。然而，有一个核心问题尚未解决：这些超分辨率方法大多要求训练数据成对存在。在实际场景中，特别是对于HRTEM图像，没有相应的HR图像。为了重建高质量的HRTEM图像，提出了一种新的HRTEM图像超分辨率结构。借鉴对偶回归网络(DRN)的思想，在ESRGAN中引入了一种额外的对偶回归结构，利用非配对的HRTEM图像和配对的自然图像对模型进行训练。大量的基准实验结果表明，该方法比现有的SISR方法取得了更好的性能，具有定量和可视化的效果。
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