[发明专利]一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法在审
| 申请号： | 202010943847.9 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112070661A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 刘贤明;李强 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/04;G06F30/27 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 桑林艳 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 切片 数字 成像 快速 自动 聚焦 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a、输入离焦图像；
步骤b、快速重聚焦网络；
步骤c、预测准焦距离，
采用神经网络的方法，快速预测不同离焦图像的准焦距离。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法，其特征在于:所述输入离焦图像来自于不同子图像横向位置下的轴向扫描移动获得的z-stack图像堆栈，每个子图像位置获得正、负各20张离焦图像和一张准焦图像，共计41张。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的全切片数字成像快速自动聚焦方法，其特征在于：快速重聚焦网络根据输入离焦图像进行网络训练和特征提取，其中网络结构采用了可修改迭代次数的ResNet网络块，根据预测的准焦距离的分布来判断ResNet网络块是否需要修改。
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