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【24h】

Segmentation of materials images using 3D electron interaction modeling

机译：使用3D电子相互作用建模对材料图像进行分割

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摘要

In this paper, we propose the scanning electron microscope (SEM) image blurring model and apply this model to the joint deconvolution and segmentation method which performs deconvolution and segmentation simultaneously. In the field of materials science and engineering, automated image segmentation techniques are critical and getting exact boundary shape is especially important. However, there are still some difficulty in getting good segmentation results when the images have blurring degradation. SEM images have blurring due in part to complex electron interactions during acquisition. To improve segmentation results at object boundaries, we incorporate prior knowledge of this blurring degradation into the existing EM/MPM segmentation algorithm. Experimental results are presented to demonstrate that the proposed method can be used to improve the segmentation of microscope images of materials.
机译：在本文中，我们提出了扫描电子显微镜（SEM）图像模糊模型，并将该模型应用于联合反卷积和分割方法，该方法同时执行反卷积和分割。在材料科学和工程领域，自动图像分割技术至关重要，获得精确的边界形状尤为重要。然而，当图像具有模糊降级时，要获得良好的分割结果仍然存在一些困难。扫描电镜图像模糊，部分原因是采集过程中复杂的电子相互作用。为了改善对象边界处的分割结果，我们将这种模糊退化的先验知识整合到了现有的EM / MPM分割算法中。实验结果表明，该方法可用于改进材料的显微图像分割。

著录项

  • 来源
    《Computational imaging XI》|2013年|86570G.1-86570G.8|共8页
  • 会议地点 Burlingame CA(US)
  • 作者

    Dae Woo Kim; Mary L. Comer;

  • 作者单位

    School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA;

    School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN 47907, USA;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Segmentation; deconvolution; EM/MPM algorithm;

    机译：分割;去卷积EM / MPM算法;

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