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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所
摘要：本发明公开了一种基于非盲反卷积及Codeformer的衍射图像增强方法。包括：分别获取原始衍射图像及成像设备的PSF，使用CLAHE算法改善光照；非线性反锐化掩膜增强细节纹理；引导滤波实现图像的边缘保持和初步去噪；基于最大似然估计的非盲反卷积实现图像的去模糊；最后采用Codeformer对去模糊后的图像进行图像超分和背景噪声抑制以进一步提升衍射图像的细节和清晰程度。本发明处理后的衍射图像在清晰度、光照、细节对比度等方面得到了大幅度改善，具备良好的抗噪能力，拓展了衍射成像技术的性能和适用范围。
主权项：1.一种基于非盲反卷积及Codeformer的衍射图像增强方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤a，使用深阶谐衍射光学成像设备和星点靶标分别获取原始衍射图像及成像设备的PSF；步骤b，使用CLAHE算法以改善原始衍射图像光照，提升原始衍射图像细节对比度；步骤c，采用非线性锐化掩膜对步骤b获得的图像进行锐化处理得到锐化处理后的图像；步骤d，将原始衍射图像作为引导图像，对锐化处理后的图像进行引导滤波得到引导滤波后的图像；步骤e，根据测定的PSF，使用基于最大似然估计法对引导滤波后的图像进行多次非盲反卷积迭代；步骤f，使用注意力机制的神经网络Codeformer对反卷积后的图像进行图像超分辨率重建；步骤e中，根据测定的PSF，使用基于最大似然估计法对引导滤波后的图像进行多次非盲反卷积迭代，其迭代公式如下： ， ，其中，代表第n+1次迭代后的去模糊衍射图像，为第n次迭代后的去模糊衍射图像，代表未经处理的原始衍射图像，为测得的PSF卷积核，代表第n次迭代后的PSF，为第n+1次迭代后的PSF，当且仅当前后两次反卷积去模糊后的图像差异-小于阈值ε时终止迭代并输出最终的模糊图像估计及PSF估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院光电技术研究所 一种基于非盲反卷积及Codeformer的衍射图像增强方法
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