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基于卷积神经网络的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法
被引量:
3
1
作者
刘中法
杨艺哲
+3 位作者
方宇
吴晓静
朱思伟
杨勇
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第22期416-424,共9页
为了改善细胞折射率显微成像的质量,提高特征的辨识度,本文提出了一种基于卷积神经网络算法的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法,该方法克服了传统融合方法人工制定融合规则的困难,通过训练数据学习自适应强鲁棒融合函数,获...
为了改善细胞折射率显微成像的质量,提高特征的辨识度,本文提出了一种基于卷积神经网络算法的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法,该方法克服了传统融合方法人工制定融合规则的困难,通过训练数据学习自适应强鲁棒融合函数,获得了更佳的融合效果。主观和客观评价结果表明,该方法有效地改善了细胞折射率显微图像的分辨率,提升了特征辨识度。
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关键词
图像
处理
图像
融合
折射率
显
微
图像
明场显微图像
卷积神经网络
细胞
原文传递
题名
基于卷积神经网络的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法
被引量:
3
1
作者
刘中法
杨艺哲
方宇
吴晓静
朱思伟
杨勇
机构
南开大学现代光学研究所
天津市微尺度光学信息技术科学重点实验室
南开大学人民医院转化医学研究院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第22期416-424,共9页
基金
国家自然科学基金(12074203,11774256)。
文摘
为了改善细胞折射率显微成像的质量,提高特征的辨识度,本文提出了一种基于卷积神经网络算法的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法,该方法克服了传统融合方法人工制定融合规则的困难,通过训练数据学习自适应强鲁棒融合函数,获得了更佳的融合效果。主观和客观评价结果表明,该方法有效地改善了细胞折射率显微图像的分辨率,提升了特征辨识度。
关键词
图像
处理
图像
融合
折射率
显
微
图像
明场显微图像
卷积神经网络
细胞
Keywords
image processing
image fusion
refractive index micrographs
bright-field micrographs
convolutional neural network
cell
分类号
O436 [机械工程—光学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的细胞折射率显微图像和明场显微图像的融合方法
刘中法
杨艺哲
方宇
吴晓静
朱思伟
杨勇
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
已选择
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参考文献
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