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深度学习识别扫描透射电子显微镜：量化与缓解高斯噪声的影响
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种利用卷积神经网络在虚拟样本上训练的图像去噪方法，在科学成像中表现出色，并分析了其泛化能力和CNN视野对性能的影响。
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关键要点
- 提出了一种基于模拟图像的去噪方法，即模拟图像去噪(SBD)框架。
- 该框架使用卷积神经网络(CNNs)在虚拟样本上进行训练。
- 在以无噪声图像为基础的科学成像中表现出色。
- 分析了SBD的泛化能力。
- 探讨了CNNs的视野对去噪性能的影响。
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