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SEM Image Quality Assessment Based on Texture Inpainting Avaliação da qualidade da imagem SEM com base na pintura de textura

Zhaolin LU, Ziyan ZHANG, Yi WANG, Liang DONG, Song LIANG

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Resumo:

Esta carta apresenta uma métrica de avaliação de qualidade de imagem (IQA) para imagens de microscopia eletrônica de varredura (SEM) com base em pintura de textura. Inspirado pela observação de que a informação de textura das imagens SEM é bastante sensível a distorções, uma rede de pintura de textura é primeiro treinada para extrair características de textura. Em seguida, os pesos da rede de pintura de textura treinada são transferidos para a rede IQA para ajudá-la a aprender uma representação de textura eficaz da imagem distorcida. Finalmente, o ajuste fino supervisionado é realizado na rede IQA para prever a pontuação de qualidade da imagem. Resultados experimentais no conjunto de dados de qualidade de imagem SEM demonstram as vantagens do método apresentado.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.2 pp.341-345
Data de publicação
2021/02/01
Publicitada
2020/10/30
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDL8123
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Processamento de imagem e processamento de vídeo

autores

Zhaolin LU
  China University of Mining and Technology
Ziyan ZHANG
  China University of Mining and Technology
Yi WANG
  Jiangsu Normal University Kewen College
Liang DONG
  China University of Mining and Technology
Song LIANG
  China University of Mining and Technology

Palavra-chave