用于电子显微图像复原与压缩的自编码器、核与多层感知机

我们提出了 14 种自编码器、15 种核和 14 种多层感知机，用于电子显微图像的复原与压缩。这些模型已针对透射电子显微镜（TEM）、扫描透射电子显微镜（STEM）以及两者兼具（TEM+STEM）的情况进行了训练。TEM 自编码器针对 1$\times$、4$\times$、16$\times$ 和 64$\times$ 压缩进行了训练，STEM 自编码器针对 1$\times$、4$\times$ 和 16$\times$ 压缩进行了训练，TEM+STEM 自编码器针对 1$\times$、2$\times$、4$\times$、8$\times$、16$\times$、32$\times$ 和 64$\times$ 压缩进行了训练。核与多层感知机已被训练以近似 4$\times$ 压缩自编码器的去噪效果。针对 TEM、STEM 和 TEM+STEM，已拟合输入尺寸为 3、5、7、11 和 15 的核。TEM 多层感知机在输入尺寸为 3、5 和 7 时以 1 个隐藏层进行训练，在输入尺寸为 5 和 7 时以 2 个隐藏层进行训练。STEM 多层感知机在输入尺寸为 3、5 和 7 时以 1 个隐藏层进行训练。TEM+STEM 多层感知机在输入尺寸为 3、5、7 和 11 时以 1 个隐藏层进行训练，在输入尺寸为 3 和 7 时以 2 个隐藏层进行训练。我们的代码、使用示例和预训练模型可在 https://github.com/Jeffrey-Ede/Denoising-Kernels-MLPs-Autoencoders 获取。