基于神经网络的三维宽场显微图像复原研究

• 作者: 张楠 王霞 石俊生 金伟其 陈华
• 来源期刊: 光子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像复原 神经网络 三维宽场显微图像 非线性映射
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 473-476
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2713字
• 语种: 中文

摘要

提出一种利用BP神经网络进行三维宽场显微图像复原的非线性映射方法,将三维图像转化为二维图像进行处理,利用神经网络的学习能力,通过训练,建立含有散焦信息的二维模糊图像与二维清晰图像之间的映射关系,然后对切片堆叠进行逐幅复原,从而实现显微图像的三维复原.得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了很好的效果.由于采用小规模神经网络,训练时间短,计算量小,使实时复原成为可能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金伟其	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	310	4324	34.0	50.0
2	张楠	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	26	195	9.0	13.0
3	王霞	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	122	1616	23.0	33.0
4	陈华	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	45	231	8.0	12.0
8	石俊生	北京理工大学信息科学技术学院光电工程系	5	127	5.0	5.0