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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种改进的基于深度学习的晶体TEM图像物相划分方法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：CN117011847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311122879.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种改进的基于深度学习的晶体TEM图像物相划分方法是由张全;杨亮;白儒;彭博;周文俊;李艳;王一帆;汪崇民;吕晓雨;王顺;卿超设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进的基于深度学习的晶体TEM图像物相划分方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种改进的基于深度学习的晶体TEM图像物相划分方法，包括：特征区域划分部分与物相识别部分。特征区域划分部分通过滑动窗口执行快速傅里叶变换算法来生成一个四维数据，然后执行主成分分析来估计四维数据中重要成分的数量，之后采用非负矩阵分解将四维数据分解为特征矩阵和相应的系数矩阵，特征矩阵由快速傅里叶变换幅度谱构成，系数矩阵由快速傅里叶变换幅度谱对应的热力图构成。物相识别部分使用物相识别算法可以获取快速傅里叶变换幅度谱中的物相信息，对快速傅里叶变换幅度谱对应的热力图进行分析就可以得到最终的物相区域。本发明实现了晶体TEM图像物相区域的自动划分，与已有方法相比，本方法最终物相区域的边界更加准确。

本发明授权一种改进的基于深度学习的晶体TEM图像物相划分方法在权利要求书中公布了：1.一种改进的基于深度学习的晶体TEM图像物相划分方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 1）使用正方形的滑动窗口遍历TEM图像，并计算每个窗口内的快速傅里叶变换幅度谱； 2）将步骤1）生成的快速傅里叶变换幅度谱构建为一个四维（4D）数据，所述四维数据包含两个实空间维度与两个倒空间维度，其中倒空间维度对应各个子区域的快速傅里叶变换幅度谱，实空间维度对应滑动窗口在TEM图像中的位置； 3）使用主成分分析算法估计所述4D数据中的重要成分数量n，再根据重要成分的数量使用非负矩阵分解将所述4D数据分解为特征矩阵与系数矩阵，其中特征矩阵由n个快速傅里叶变换幅度谱组成，每个快速傅里叶变换幅度谱代表一种特征结构，系数矩阵与特征矩阵对应，由n个热力图构成，代表对应的特征结构在4D数据中的分布情况，所述热力图与快速傅里叶变换幅度谱存在一一对应的关系； 4）使用物相识别算法对步骤3）生成的特征矩阵中的快速傅里叶变换幅度谱进行物相识别； 5）将步骤4）中识别到快速傅里叶变换幅度谱对应的热力图放大到原TEM图像相同的尺寸，并采用阈值分割算法将热力图分割成由背景和物相区域组成的二值图，之后使用连通域算法获得特征区域的边界，用彩色线条对所述物相区域的边界进行描绘完成物相区域的划分。

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