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申请/专利权人：复旦大学

摘要：本发明属于数字图像处理技术领域，具体为一种基于单张噪声样本的自监督荧光显微镜图像去噪方法。本发明方法包括：通过在单张有噪声的荧光显微镜图像中进行时空维度的像素采样，生成多个成对的带噪荧光显微镜图像数据；利用构造的成对带噪样本训练一个基于U‑Net结构的去噪网络。实验结果表明，本方法克服了之前荧光显微镜图像去噪方法的缺陷，仅利用单幅有噪声的三维荧光显微镜延时成像数据来训练去噪模型，可有效抑制荧光显微镜图像的噪声，提升图片的清晰度，具有较强的实用价值。

主权项：1.一种基于单张噪声样本的自监督荧光显微镜图像去噪方法，其特征在于，充分利用荧光显微镜延时成像的时空冗余特性，通过在单张有噪声的荧光显微镜图像中进行时空维度的像素采样，生成多个成对的带噪荧光显微镜图像数据；利用构造的成对带噪样本训练一个基于U-Net结构的去噪网络；具体步骤如下：1构造成对带噪样本：采用原始带噪的荧光显微镜延时成像结果，通过空间和时间维度的像素采样操作合成成对的噪声样本；具体地，利用单张带噪荧光显微镜延时成像I∈RT×H×W×D的时空冗余特性，生成T对带噪数据其中，H,W,D,T分别代表图像的高度、宽度、深度和时间帧数；具体做法为：首先，将带噪的延时成像结果I沿时间维度划分为T个时间点的荧光显微镜图像I＝{I1,I2,...,IT}；对每个图像Ii，将其沿空间和时间维度划分为个2×2大小的窗口，当D≥2时，采用个2×2×2的三维窗口；在第个窗口内随机采样两个不同的像素，分别作为输入Xi,j和标签数据Yi,j的像素；2构建图像去噪网络：设计基于U-Net网络结构的荧光显微镜图像去噪模型；记该图像去噪模型为f·，将带噪图像X作为输入，输出去噪后的图像Z＝fX具体流程为：首先，图像去噪模型采用编解码器结构，编码器部分由8个卷积层Conv·和三个池化层Pool·组成，表示为：f1＝ConvConvX，f2＝PoolConvConvf1，f3＝PoolConvConvf2，f4＝PoolConvConvf3，其解码器由三个上采样层Upscale·和7个卷积层组成，表示为：：f′1＝ConvConvUpscalef4,f3，f′2＝ConvConvUpscalef′1,f2，f′3＝ConvConvUpscalef′2,f1，Z＝Convf′3；3模型训练：利用步骤1构造的成对噪声样本训练图像去噪模型，训练过程中采用L2损失函数约束模型。

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百度查询： 复旦大学 一种基于单张噪声样本的自监督荧光显微镜图像去噪方法