1.背景介绍

物质的微观结构决定其宏观物理、化学、力学及其它特定的宏观性能。随着电子显微镜（Electron Microscope）、原子力显微镜（Atomatic Force Microscope ）、计算机断层扫描（Computed Tomography）等技术的发展，已实现对物质的微观结构从微米到原子多尺度进行成像。其中，针对图像中的特定目标进行识别分析，从而提取有价值的特征和信息非常重要。显微图像识别的方法有传统的代数法、二值化法、二维图像Fourier变换法、灰度法等^[1]。近年来，随着计算机技术的发展，显微图像分析与人工智能结合，可以实现海量微观结构图像的智能分析、高通量实时处理等^[2-3]，具有快速、准确、实时等特点。本文从图像处理、目标特征识别提取、分析等方面，阐述了显微图像识别分析技术在微观结构及性能研究中的应用。

详情见：http://cpam.iccas.ac.cn/doclist.action?chnlid=3657