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计量学报  2021, Vol. 42 Issue (12): 1585-1595    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.12.06
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电镜图像的量子衍生增强算法
崔法毅1,2
1.燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,河北 秦皇岛 066004 
2.燕山大学 电气工程学院,河北 秦皇岛 066004
Quantum-inspired Enhancement Algorithms of Electron Microscope Images
CUI Fa-yi1,2
1. Key Lab of Measurement Technology & Instrumentation of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
2. School of Electrical Engineering, Yanshan University,Qinhuangdao, Hebei 066004, China
全文: PDF (6391 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在量子信息处理框架下,从像素灰度归一化、像素量子态表示、量子测量、测量结果映射等方面,总结了现有量子衍生图像增强算法的处理流程。以 SARS-CoV-2 新冠病毒电镜图像增强为样本,结合实验分析,改进了量子衍生增强算子的加权方式,提出了灰度变换可调参数优化值的非迭代式确定算子。实验结果表明,量子衍生增强算法综合考虑了电镜图像的全局与局部信息,兼顾了对电镜图像对比度与亮度的调节,图像细节清晰、明暗适宜。
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崔法毅
关键词 计量学电镜图像量子衍生图像增强病毒形态分析非迭代式参数优化增强算子加权2019新型冠状病毒    
Abstract:Under the framework of quantum information processing, the processing procedures of existing quantum-derived image enhancement algorithms are summarized from the aspects of pixel grayscale normalization, pixel quantum state representation, quantum measurement, and measurement result mapping. Taking the SARS-CoV-2 new coronavirus electron microscope image enhancement as a sample, combined with experimental analysis, the weighting method of the quantum derived enhancement operator is improved, and a non-iterative determination operator for the optimized value of the adjustable parameter of the gray scale transformation is proposed. The experimental results show that the quantum-derived enhancement algorithm comprehensively considers the global and local information of the electron microscope image, takes into account the adjustment of the contrast and brightness of the electron microscope image, and enhances the image with clear details and appropriate brightness.
Key wordsmetrology    electron microscope image    quantum-inspired image enhancement    virus morphology analysis    non-iterative parameter optimization    enhancement operator weighting    SARS-CoV-2
收稿日期: 2021-04-09      发布日期: 2021-12-06
PACS:  TB96  
  TB99  
基金资助:河北省高等学校科学技术研究项目(QN2017363)
作者简介: 崔法毅(1982-),男,辽宁盖州人,燕山大学讲师,博士,主要研究方向为人工智能、深度学习。Email: fayi2001@ysu.edu.cn
引用本文:   
崔法毅. 电镜图像的量子衍生增强算法[J]. 计量学报, 2021, 42(12): 1585-1595.
CUI Fa-yi. Quantum-inspired Enhancement Algorithms of Electron Microscope Images. Acta Metrologica Sinica, 2021, 42(12): 1585-1595.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2021.12.06     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2021/V42/I12/1585
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