[发明专利]一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建方法和系统在审
| 申请号： | 202310320880.X | 申请日： | 2023-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN116309073A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 刘文杰;陈云博;叶子桐;叶涵楚;陈友华;李海峰;匡翠方 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;杨东炜 |
| 地址： | 311121 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建方法，包括：首先制作低对比度条纹SIM图像训练数据集；然后构建并训练低对比度SIM超分辨神经网络；最后实现低对比度条纹SIM实验数据的超分辨重建。本发明还包括一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建系统。本发明可以在低对比度照明条纹的情况下，实现高质量和高分辨SIM图像重建。克服了传统SIM技术对照明条纹对比度的依赖，大大扩展其应用范围；本发明所需的低对比度条纹SIM图像训练集可以通过仿真得到，无需实验获取，大大降低了训练集的制作难度；本发明不增加任何系统复杂度，可基于任何已有SIM系统实现，具有广泛的应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 对比度 条纹 sim 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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