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龙图腾网获悉广东省科学院半导体研究所申请的专利关键尺寸扫描电子显微镜图像处理方法及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510189081.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权关键尺寸扫描电子显微镜图像处理方法及电子设备是由刘珠明;刘飒;朱亚楠;吴和明;陈志涛;赵维设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键尺寸扫描电子显微镜图像处理方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种关键尺寸扫描电子显微镜图像处理方法及电子设备，方法包括采用预先训练好的图像处理模型对输入图像进行处理，得到优化图像；预先训练好的图像处理模型包括去噪分支和边缘增强分支，两个分支均基于U‑Net网络架构构成，去噪分支包括依次连接的第一编码器模块和第一解码器模块，第一编码器模块和第一解码器模块均采用SCblock模块来提取图像的局部和全局特征；边缘增强分支包括边缘信息提取模块、依次连接的第二编码器模块和第二解码器模块；还包括特征融合模块，用于将第一编码器模块和第二编码器模块的各级输出融合以作为第一编码器模块的各级输入。与传统的图像去噪算法相比，该算法在去噪的同时解决了图像过度平滑导致的边缘模糊问题。

本发明授权关键尺寸扫描电子显微镜图像处理方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种关键尺寸扫描电子显微镜图像处理方法，其特征在于，包括： 将输入图像输入至预先训练好的图像处理模型中，采用预先训练好的图像处理模型对输入图像进行处理，获取图像处理模型的输出结果以得到优化图像； 其中，所述图像处理模型包括： 去噪分支，基于U-Net卷积神经网络架构构成，其包括有依次连接的第一编码器模块和第一解码器模块，其中，第一编码器模块和第一解码器模块均采用SCblock模块来提取图像的局部和全局特征，所述第一编码器模块由交替设置的SCblock模块和SConv模块组成； 边缘增强分支，基于U-Net卷积神经网络架构构成，其包括有依次连接的边缘信息提取模块、第二编码器模块和第二解码器模块，所述第二编码器模块由交替设置的RConvblock模块和SConv模块组成； 特征融合模块，用于将所述第一编码器模块和所述第二编码器模块的各级SConv模块的输出融合，以作为第一编码器模块的各级SCblock模块的输入，SCblock模块的输出作为第一编码器模块的下一级SConv模块的输入，其中，采用交叉注意力融合模块对第一编码器模块和第二编码器模块中的第一级SConv模块的输出融合。

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