【摘 要】
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傅里叶叠层显微成像是一种能够重建宽视场和高分辨率图像的新型计算成像技术。传统的傅里叶叠层成像算法计算成本高,重构性能差,重建高质量的图像需要较大的图像采集量,这些缺点使得传统重建算法的成像性能和效率较低。因此,本文提出了基于深度学习的傅里叶叠层显微成像方法,提高成像性能和效率,并对系统误差和不同强度的噪声具有鲁棒性。本文的研究内容如下:首先,运用深度学习的方法,设计编解码网络重构图像。利用神经网络
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傅里叶叠层显微成像是一种能够重建宽视场和高分辨率图像的新型计算成像技术。传统的傅里叶叠层成像算法计算成本高,重构性能差,重建高质量的图像需要较大的图像采集量,这些缺点使得传统重建算法的成像性能和效率较低。因此,本文提出了基于深度学习的傅里叶叠层显微成像方法,提高成像性能和效率,并对系统误差和不同强度的噪声具有鲁棒性。本文的研究内容如下:首先,运用深度学习的方法,设计编解码网络重构图像。利用神经网络的拟合能力和生成能力,编解码网络中上下采样的方式能够使网络对图像进行更深的特征识别以及更好的重建。实验表明,编解码网络重构图像性能较好,对系统误差和噪声具有鲁棒性。其次,使用菱形采样方法减少采集低分辨图像数量,结合残差结构和密集连接,引入通道注意力机制和子像素卷积,构造残差密集连接网络。该网络能够拓展网络深度、挖掘有用特征,增强网络模型的表达能力和泛化能力,加快图像重建。实验表明,该方法缩减采集图像数量,提高重构性能和速度。最后,为了使重建方法适用多种数量模式LED的成像系统,提出了多尺度多模态网络。多尺度多模态网络用于重构图像的幅度信息和相位信息。实验结果表明,该重构方法对高斯噪声具有鲁棒性,能够有效降低采集量,对多种数量模式的LED成像系统具有普适性。
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