[发明专利]一种钙钛矿晶界提取方法及提取装置

权利要求书

1.一种钙钛矿晶界提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集钙钛矿扫描电子显微镜SEM图像；

步骤2：对钙钛矿SEM图像进行预处理，得到由若干钙钛矿SEM图像与二值晶界图像构成的训练集；

步骤3：将训练集作为Attention-DexiNed网络的输入，利用监督学习方法训练Attention-DexiNed网络，得到钙钛矿晶界提取模型；

步骤4：将待提取的钙钛矿晶界SEM图像输入到钙钛矿晶界提取模型中，最后输出二值晶界图像。

2.根据权利要求1所述的钙钛矿晶界提取方法，其特征在于，所述步骤1中，采集钙钛矿SEM图像的途径包括网络开源的钙钛矿SEM图像与自采的钙钛矿SEM图像。

3.根据权利要求1所述的钙钛矿晶界提取方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：

2-1)将收集到的钙钛矿SEM图像进行亮度和透明度的调整，接着在蒙版上钩画出钙钛矿SEM图像的手绘晶界图像；

2-2)将手绘的晶界图像采用阈值化的方式先进行二值化操作，设置阈值为T＝100，勾画出的晶界图像中像素点灰度值大于100的直接赋值为255，小于100的直接赋值为0；

2-3)将二值化的手绘晶界图像进行图像细化处理，采用查表的细化算法，通过统计像素点8领域之内的像素值来确定是否删除该像素点；

2-4)将细化后的二值手绘晶界图像进行一个反色处理，直接用最大像素值255减去每个像素点的像素值，得到黑背景白线条的晶界图像；

2-5)将每个实际的钙钛矿SEM图像和手绘的晶界图像一一对应构成训练集。

4.根据权利要求3所述的钙钛矿晶界提取方法，其特征在于，所述步骤3中，Attention-DexiNed网络是通过在原有DexiNed网络的每个SConv卷积块和PConv卷积块后均增加一个注意力块而形成。

5.根据权利要求4所述的钙钛矿晶界提取方法，其特征在于，所述步骤3中，对Attention-DexiNed网络的训练过程具体如下：

将训练集中的原始钙钛矿SEM图像作为网络的输入，经过网络进行特征提取，在网络对钙钛矿SEM图像进行特征提取处理的过程中搜集不同阶段的特征图像，然后通过损失函数的计算将不同处理阶段的不同维度特征融合，通过与目标二值晶界图像进行一个比较，再通过反向传递与随机梯度下降的方法对网络进行优化，从而得到钙钛矿晶界提取模型。

6.根据权利要求5所述的钙钛矿晶界提取方法，其特征在于，所述步骤3中，所述损失函数为：

式中，ω为交叉熵损失函数的权重；y表示真实的边界图像，0表示非真实图像，1表示为真实图像；y_-表示真实边界中的负例图像；y₊表示真实边界中的正例图像；θ表示Sigmoid方程；表示第n个阶段输出的边界图像；l_n表示每个阶段预测的边界图像和真实边界图像的交叉熵输出；λ_n是平衡正例与负例的超参数；λ_n和l_n相乘之后再进行累加就构成了总的损失函数

通过损失函数的计算，将不同阶段的预测图像与真实图像进行比较，再将各个阶段的损失值进行累加，既保留了低层次的具体特征也保留了高层的抽象特征。

7.一种用于实现权利要求1-6中任一项所述的钙钛矿晶界提取方法的钙钛矿晶界提取装置，其特征在于，包括：

样本获取模块，用于采集钙钛矿SEM图像；

图像处理模块，用于对钙钛矿SEM图像进行图像预处理，形成由若干钙钛矿SEM图像构成的训练集；

模型训练模块，用于利用训练集训练Attention-DexiNed网络，得到训练完成的钙钛矿晶界提取模型；

钙钛矿晶界提取模块，用于获取待提取钙钛矿SEM图像，并根据钙钛矿晶界提取模型对待提取钙钛矿SEM图像进行晶界提取。