基于三维卷积神经网络的彩色傅里叶叠层显微术

• 作者: 张慕阳 梁艳梅
• 来源期刊: 光学学报
• 关键词: 成像系统 显微术 傅里叶叠层显微成像 卷积神经网络 主成分分析 彩色图像重建
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 成像系统|Imaging Systems
• 页码范围: 92-99
• 页数: 8页
• 分类号: O438.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/AOS202040.2011001

摘要

包含多波长信息的低分辨(LR)灰度图难以被完全解复用,根据LR图像信息重建出的彩色高分辨(HR)图像容易出现通道串扰的现象.为重建不受通道串扰干扰的彩色HR图像,提出一种基于三维卷积神经网络(CNN)的彩色HR图像重建算法.采用主成分分析法提取单色HR图像和彩色LR图像的结构信息,然后基于结构信息训练CNN来建立单色HR图像和彩色LR图像之间的映射关系,最后生成彩色HR图像.实验结果表明,所提算法可以获得不受通道串扰影响、色彩不失真的彩色HR图像.定量评价指标方均根误差小于0.1,结构相似性参数大于0.9.