申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2020-02-03

公开（公告）日：2020-07-03

公开（公告）号：CN111369616A

主分类号：G06T7/68(20170101)

分类号：G06T7/68(20170101);G06T7/11(20170101);G06N7/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.07.15#授权;2020.07.28#实质审查的生效;2020.07.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯学习的汇聚束电子衍射图样对称性检测方法，方法包括以下步骤：边缘检测包括汇聚束电子衍射图样的原始图样，形成其二值图像，霍夫圆变换分割二值图像形成包括多个圆斑的分割圆斑区域，分割圆斑区域为汇聚束电子衍射图样，计算0度轴到180度轴的分割圆斑区域的像素集合关于轴的像素对称值θ，提取像素对称值θ的极小值，并记录对应的轴的角度作为潜在对称轴，基于贝叶斯学习计算并统计已知对称轴和已知非对称轴的像素对称值数据，对已知对称的轴已知不对称的轴的像素对称值进行概率分布的拟合，计算概率分布参数，基于潜在对称轴的像素对称值θ和概率分布参数计算潜在对称轴对称的概率和不对称的概率。

主权项：1.一种基于贝叶斯学习的汇聚束电子衍射图样对称性检测方法，所述方法包括以下步骤：第一步骤S1中，对包括汇聚束电子衍射图样的原始图样进行边缘检测，形成其二值图像，第二步骤S2中，对所述二值图像形成包括多个圆斑的分割圆斑区域进行霍夫圆变换分割，所述分割圆斑区域为汇聚束电子衍射图样，第三步骤S3中，计算所述分割圆斑区域的0度轴到180度轴的像素集合关于轴的像素对称值θ，其中，所述轴为对称轴，P1为圆斑中像素的集合矩阵，P2为P1中关于轴对称的点的像素的集合矩阵，第四步骤S4中，提取所述像素对称值θ的极小值，并记录对应的轴的角度作为潜在对称轴，第五步骤S5中，基于贝叶斯学习，计算并统计已知对称轴和已知非对称轴的像素对称值数据，并对已知对称的轴、已知不对称的轴的像素对称值进行概率分布的拟合，计算概率分布参数，第六步骤S6中，基于所述潜在对称轴所对应的像素对称值θ和所述概率分布参数，计算所述潜在对称轴对称的概率和不对称的概率，当对称的概率大于不对称概率时，认为所述潜在对称轴对称，当不对称的概率大于对称的概率时，认为所述潜在对称轴不对称。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 基于贝叶斯学习的汇聚束电子衍射图样对称性检测方法

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