基于插值的共焦显微镜非线性畸变失真图像校正
本文选题:共焦显微镜 + 插值 ; 参考:《红外与激光工程》2017年11期
【摘要】:通过分析共焦显微镜在成像过程中因光学元件等位置偏差造成会聚焦点与针孔位置发生偏差而出现的图像畸变现象,提出一种位置校正函数进行插值运算对非线性畸变失真图像进行校正和复原。应用基于机器学习的卷积神经网络技术提高位置校正后退化图像质量,在对单幅图像进行训练时,采用5层卷积和下采样加入池化层以降低网络参数的数量级。结果表明池化层可显著提高运算速度,同时使图片的清晰度得到显著提升。
[Abstract]:By analyzing the image distortion of confocal microscope caused by the deviation of optical element and pinhole during the imaging process, the image distortion of confocal microscope is analyzed. A position correction function is proposed for the correction and restoration of nonlinear distortion images. The quality of degraded image after position correction is improved by using convolution neural network technology based on machine learning. In order to reduce the order of magnitude of network parameters, five layers of convolution and downsampling are used to reduce the order of magnitude of network parameters when a single image is trained. The results show that the pool layer can significantly improve the operation speed and the clarity of the picture.
【作者单位】: 哈尔滨工业大学自动化测试与控制系;哈尔滨工业大学微纳米技术研究中心;
【基金】:国家自然科学基金(61575053)
【分类号】:TH742;TP391.41
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,本文编号:2051566
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