本发明属于图像降噪，尤其涉及一种ebsd高效降噪和数据修复系统及方法。
背景技术：
1、电子背散射衍射(ebsd)是一种在扫描电子显微镜(sem)中广泛使用的技术，主要用于分析材料的晶体学结构。通过分析从样品表面散射回的电子的模式，可以获取关于材料的显微结构信息，如晶体取向、相识别以及晶粒大小。然而，ebsd数据往往受到各种噪声的影响，这些噪声源可以是仪器本身、样品制备不当或外部环境因素。因此，图像降噪在ebsd数据分析中占有非常重要的地位，以确保获取高质量的数据。
2、目前，ebsd图像降噪主要依赖于各种滤波器技术。常用的方法包括均值滤波器(mean filter)、中值滤波器(median filter)、桑原滤波器(kuwaharafilter)、平滑样条滤波器(smoothing spline filter)、半二次滤波器(halfquadratic filter)和下确界卷积滤波器(infimal convolution filter)。这些滤波器各有优劣，均值滤波器和中值滤波器简单高效，但在处理大面积噪点时会破坏图像细节。桑原滤波器保留边缘效果较好，但计算复杂度较高。平滑样条和半二次滤波器能较好地平衡噪声移除与细节保留，但在面对复杂噪声时仍显不足。
3、鉴于上述分析，现有技术存在急需解决的技术问题为：均值滤波器和中值滤波器简单高效，但在处理大面积噪点时会破坏图像细节。桑原滤波器保留边缘效果较好，但计算复杂度较高。平滑样条和半二次滤波器能较好地平衡噪声移除与细节保留，但在面对复杂噪声时仍显不足。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种ebsd高效降噪和数据修复系统及方法，旨在通过深度学习模型优化噪声处理，提高图像质量，尤其适用于材料科学和工程领域中的显微结构分析。本发明主要由三个核心组件构成：变分自编码器(vae)、前景网络(prenet)、和对抗生成网络鉴别器(sagandiscriminator)，通过这些组件实现复杂噪声环境下的高效降噪和数据修复。
2、本发明是这样实现的，一种ebsd高效降噪和数据修复系统，包括：
3、变分自编码器(vae)：用于生成与输入图像对应的噪声掩模，通过编码和解码过程学习数据的潜在表示，优化噪声分布的建模；
4、前景网络(prenet)：负责从带噪图像中提取背景信息，通过学习降噪过程中的残差信息来恢复更加清晰的背景图像。prenet设计为一个递归卷积神经网络，主要用于从带噪声的ebsd图像中有效地提取和恢复背景信息。本网络通过其独特的迭代和残差学习结构，提高对细节的保留和噪声的消除能力。
5、对抗生成网络鉴别器(sagandiscriminator)：采用自注意力机制和频谱归一化的卷积神经网络架构，确保在对抗训练中的稳定性和效率。
6、进一步，本发明中的变分自编码器(vae)包括两个核心部分：编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器设计为通过一系列卷积层逐步提取图像特征，包括五个卷积层，每个层后都接一个relu激活函数以增加非线性，有助于捕获更复杂的数据特性。每层卷积的步长和填充被设计以逐步减少空间尺寸，同时增加特征维度。最后一个卷积层输出被平铺并通过一个全连接层(linear layer)转换成一个含有两倍于潜在空间维度(nz)的输出，这是为了同时产生均值(mu)和对数方差(logvar)。通过重参数化技巧(reparametrize)，编码器输出的均值和对数方差被用来生成满足特定分布的潜在变量，这一步骤关键于模型的生成能力和训练的稳定性。解码器包括一系列的转置卷积层(convtranspose2d)，用于将潜在空间的编码逐步转换回原始图像的空间分辨率和通道数。每个转置卷积层后也跟随一个relu激活函数，以保持非线性特性。解码器的设计旨在逐步重构图像细节，从最终的转置卷积层输出原始图像的尺寸和通道数。vae的整体架构通过连接编码器和解码器完成图像的端到端处理。输入图像首先通过编码器转换成潜在空间的表示，然后通过解码器重构，输出重建图像。
7、进一步，在训练过程中，重构的质量和潜在表示的分布被共同优化，以达到最佳的降噪效果和数据表示的准确性。此vae架构的设计特别适用于处理ebsd图像中的复杂噪声模式，通过精细调整卷积层和潜在空间的配置，能够有效捕捉和再现材料显微结构的细微差别。此外，重参数化技巧为模型的训练提供了必要的稳定性，使得网络能够在学习过程中更好地适应数据的特性，从而提高生成图像的质量和真实性。
8、进一步，前景网络架构包括：(1)初始化和输入层：prenet首先通过一个包含标准卷积层和relu激活函数的序列(conv0)，处理输入图像，以初始化特征提取。(2)残差块：网络包含五个残差块(res_conv1至res_conv5)，每个块由两个卷积层和relu激活函数组成，这些残差块帮助网络学习输入数据的细节特征，同时保持信息流的稳定性，防止训练过程中的信息损失。(3)递归和门控机制：网络使用递归结构，每次迭代都将先前的输出与原始输入图像结合，逐步精细化图像的恢复。这种递归策略增强了网络对噪声的适应性和处理能力，每一迭代步骤中，通过门控机制(conv_i，conv_f，conv_g，conv_o)控制信息的流动，这些门控层使用sigmoid和tanh激活函数，模拟lstm的输入门、遗忘门、输出门和单元状态，以优化特征传递和长期依赖的学习。
9、进一步，在每次迭代后，网络通过一个卷积层(conv)将最终特征映射回图像空间，生成恢复的图像。每一步生成的图像都与原始输入相加，逐步减少残留噪声并增强图像质量。最终，网络输出一系列逐渐改进的图像(x_list)，每个图像代表一个迭代步骤的结果，并允许进一步分析和选择最优的输出图像。prenet通过其复杂的递归结构和精细的残差学习策略，有效地处理了ebsd图像中的噪声问题。递归的使用使网络能够在多个层次上反复细化图像，从而更准确地恢复干净的背景，门控机制保证了信息在网络中的有效流动，避免了在多次迭代中的信息爆炸或消散问题，这种结构不仅提高了降噪性能，也保持了图像的原始细节和质量，是一种在复杂噪声环境下特别有效的技术解决方案。
10、进一步，初级卷积层使用频谱归一化包装的卷积层，配以leakyrelu激活函数，初步提取图像的基础特征。中间卷积层通过频谱归一化和leakyrelu继续加深特征提取，逐步增加特征的抽象级别。自注意力层通过计算特征图中不同位置之间的相互关系，生成一个注意力权重图，强化网络对图像重要区域的关注能力，对于更高分辨率的输入图像，网络通过附加的卷积层进一步深化特征提取，最终输出层将特征映射到一个输出，用于判断输入图像的真实性。
11、本发明的另一目的在于提供一种实现所述ebsd高效降噪和数据修复系统的ebsd高效降噪和数据修复方法，包括：
12、s1，使用adam优化算法分别优化三个网络模型的参数，设定学习率和多步学习率调度器(multisteplr)，以适应不同阶段的训练需求；
13、s2，通过迭代训练，不断更新网络参数，使用ssim损失函数评估图像质量，确保生成的图像在视觉上与真实图像更为接近；
14、s3，应用梯度惩罚(gradientpenalty)策略稳定训练过程，通过插值技术和对抗损失加强模型对细节的学习能力。
15、本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的ebsd高效降噪和数据修复方法的步骤。
16、本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的ebsd高效降噪和数据修复方法的步骤。
17、本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端包括所述的ebsd高效降噪和数据修复系统。
18、结合上述的技术方案和解决的技术问题，本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
19、第一、针对现有技术的局限性，本发明提出了一种基于对抗强化学习的方法，通过利用深度学习技术，特别是对抗网络结构，在保证图像细节的同时，有效降低ebsd图像中的噪声。此方法不仅能够有效处理大面积的噪声，还能准确地填补由于噪声导致的数据缺失，从而显著提升ebsd数据的分析质量和准确性。与传统滤波器相比，本方法在处理复杂和不规则噪声方面具有明显优势，为ebsd数据分析提供了一种更为先进的技术解决方案。
20、第二，作为本发明的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
21、(1)本发明的技术方案转化后的预期收益和商业价值为：
22、在实际使用中，ebsd(电子背散射衍射)技术面临的一个主要痛点是几乎所有的实验数据在进行ebsd表征之后都需要进行降噪处理。这是因为ebsd数据往往受到样品制备不当、仪器噪声或外部环境等因素的影响，尤其是对于变形态的样品，噪声问题更为显著。有效的降噪不仅可以提高数据质量，还能确保晶体结构分析的准确性。目前市场上的商用ebsd后处理软件，如aztec、oim和channel等，虽然提供了一定的降噪解决方案，但这些软件通常价格不菲(最低1500元/年)并且多数基于传统的滤波技术。这些滤波方法虽然在一定程度上能够减少噪声，但对于分辨率低于60％的样品，其数据恢复效果面临极大挑战，往往无法有效恢复或保留样品的微观细节，尤其是在处理高噪声或复杂微观结构的样品时。
23、本发明提供了一种ebsd高效降噪和数据修复系统及方法，该系统通过采用先进的深度学习模型来优化噪声处理，从而显著提高ebsd数据的质量和可靠性。这种技术方案的预期收益和商业价值首先表现在高效的降噪能力，深度学习模型能够识别和分离数据中的噪声和有用信号，相比传统滤波技术能更准确地恢复微观结构细节，特别是在处理高噪声或复杂样品时的表现更为突出。其次该技术可以提高数据处理效率，自动化的深度学习处理流程减少了对专业操作人员的依赖，使得数据处理更加快速和简便，大大节省了分析时间和成本。据此进一步扩展市场潜力，凭借其优越的性能和合理的成本，这种技术有望抢占ebsd后处理市场，吸引更多的用户从传统软件转向使用本发明的系统，尤其是研究和工业领域中对高数据质量有严格要求的用户。本发明可以通过订阅、授权或一次性购买等多种商业模式进行市场推广，吸引广泛的潜在客户基础。总的来说，本发明的ebsd高效降噪和数据修复系统通过提供先进的、高效的解决方案，解决了市场上现有技术的局限性，为用户带来实际的数据质量改进，从而在激烈的市场竞争中占据优势。
24、(2)本发明的技术方案填补了国内外业内技术空白：
25、本发明的ebsd高效降噪和数据修复系统通过引入深度学习模型来优化噪声处理，填补了国内外在高效降噪和高质量数据恢复方面的技术空白。尽管现有的ebsd技术和相关软件在市场上已有广泛应用，但它们大多依赖于传统的滤波技术，这些方法在处理复杂或高噪声环境下的数据时效果有限，尤其是在保持微观结构细节的能力上存在显著不足。
26、(3)本发明的技术方案解决了人们一直渴望解决、但始终未能获得成功的技术难题：
27、本发明通过深度学习模型实现的ebsd数据的高效降噪和修复系统，成功解决了长期困扰材料科学和工程领域的一个关键技术难题——如何在保持微观结构细节的前提下有效降低ebsd数据的噪声。历来，传统的降噪技术虽能在一定程度上减少数据噪声，但常常以牺牲图像的细节为代价，特别是在处理复杂或高噪声的数据时，无法有效区分噪声与微观结构之间的细微差异。本发明采用的深度学习方法，通过训练大量数据学习噪声与真实信号之间的复杂关系，实现了对噪声的精确识别和滤除，同时优化了图像的细节表现，这一突破性进展不仅提升了数据分析的准确性，也大大增强了ebsd技术在材料表征和性能评估中的应用价值。此外，这种先进的数据处理方法对于提高分析的自动化程度和降低操作门槛具有重要意义，使得更多的研究人员和工程师能够利用这项技术进行更高质量的材料分析，从而推动了整个领域的技术进步和创新。
28、(4)本发明的技术方案克服了技术偏见：。
29、本发明的ebsd高效降噪和数据修复系统成功克服了长期存在于传统ebsd数据处理技术中的技术偏见。传统的降噪方法，尤其是基于简单滤波器的技术，往往基于一些假设或预设的标准，如噪声的均匀分布或特定类型的噪声，这些假设在实际应用中并不总是成立。例如，不同材料类型和复杂的实验条件下，噪声的表现形式可以极为多样，而传统方法在这些情况下无法适应，从而导致数据处理结果的偏差或失真。相比之下，本发明采用的深度学习模型不依赖于这些固定假设，而是能够通过学习大量的实际数据来自适应地理解噪声和信号之间的复杂关系。这种方法使得数据处理过程更为精确和灵活，能够根据不同的数据特性进行优化，从而有效地减少由于传统技术偏见带来的误差和限制。通过这种智能化的数据分析方式，本发明为ebsd技术的应用提供了更为科学和公正的数据处理能力，显著提升了数据的质量和可靠性，这对于科研精度和工业应用都具有重要意义。
30、第三，现有的电子背散射衍射(ebsd)图像降噪和数据修复技术面临噪声复杂、细节损失和计算效率低等问题。传统方法通常依赖于简单的滤波技术或线性模型，难以有效去除复杂的噪声，同时在去噪过程中容易丢失图像细节，导致修复后的图像质量不高。此外，大多数现有方法计算复杂，处理时间较长，不适合大规模数据集的快速处理。
31、本发明通过引入变分自编码器(vae)，实现了对输入图像的噪声掩模生成和潜在表示的学习。vae通过编码和解码过程，能够捕捉图像数据的复杂特性，优化噪声分布的建模，生成高质量的降噪图像。vae的使用不仅提高了图像降噪的效果，还增强了数据修复的准确性，确保了图像细节的保留和噪声的有效消除。
32、本发明中的前景网络，特别是递归卷积神经网络(prenet)的应用，是对现有技术的一次重大突破。prenet通过其独特的迭代和残差学习结构，从带噪声的ebsd图像中有效提取和恢复背景信息。该网络能够在降噪过程中保留更多的图像细节，提高了图像的清晰度和质量，解决了传统方法中常见的细节丢失问题。
33、本发明还引入了对抗生成网络(gan)鉴别器，采用自注意力机制和频谱归一化的卷积神经网络架构，确保对抗训练的稳定性和效率。gan鉴别器的使用使得降噪和数据修复系统能够生成更逼真、更高质量的图像。自注意力机制提高了模型对全局信息的捕捉能力，而频谱归一化则增强了训练的稳定性和效率，显著提升了系统的整体性能。
34、本发明通过结合变分自编码器、前景网络(prenet)和对抗生成网络(gan)鉴别器，构建了一个高效的ebsd降噪和数据修复系统。该系统在处理复杂噪声和保持图像细节方面表现出色，大幅度提高了图像质量和处理效率。与传统方法相比，本发明不仅解决了现有技术中存在的多个关键问题，还在图像降噪和数据修复领域取得了显著的技术进步，为相关应用提供了更为强大和高效的解决方案。
1.一种ebsd高效降噪和数据修复系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的ebsd高效降噪和数据修复系统，其特征在于，所述变分自编码器(vae)包括：
3.如权利要求1所述的ebsd高效降噪和数据修复系统，其特征在于，所述对抗生成网络鉴别器(sagan discriminator)包括：
4.一种实现如权利要求1～3任意一项所述ebsd高效降噪和数据修复系统的ebsd高效降噪和数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的ebsd高效降噪和数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.如权利要求4所述的ebsd高效降噪和数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
7.如权利要求4所述的ebsd高效降噪和数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求4所述的ebsd高效降噪和数据修复方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求4所述的ebsd高效降噪和数据修复方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，信息数据处理终端包括如权利要求1～3任意一项所述的ebsd高效降噪和数据修复系统。
