基于扩散模型的多层显微图像逐层解耦重构方法及系统

本申请涉及图像处理技术领域，并提供了一种基于扩散模型的多层显微图像逐层解耦重构方法及系统，该方法包括：获取待解析的层数为N的多层范德华材料显微图像，对多层范德华材料显微图像进行输入数据处理，得到观测对象；调用预先训练的单层显微图像扩散模型，使各潜在单层图像变量进入反向扩散生成过程；在多个反向扩散时间步中重复执行预测、合成、残差计算、校正和更新的过程，直至达到预设的终止时间步，获得N个解耦后的单层显微图像；根据N个解耦后的单层显微图像进行原子坐标定位、层内晶格方向分析和层间配准，输出层间滑移量、层间旋转角、堆垛类型以及缺陷层归属信息。这样能够提高解耦重构结果的可解释性和可靠性。