【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及显微图像处理及计算机视觉领域，尤其涉及一种获得复原显微图像方法及装置。
技术介绍
1、在实际使用与生产过程中，各种材料、设备等不可避免地会发生磨擦、碰撞等情形，这会导致在扫描或成像的显微图像上存在形态各异的划痕，从而给其正常生产使用以及后续的图像处理分析评价工作带来较大的困难，增加了获取高质量显微图像的实际成本。
2、针对此问题，需要利用到以计算机视觉技术为核心的图像修复技术对显微图像中的划痕进行去除修复。其中，图像修复技术的主要核心目的是去除图像中的瑕疵、划痕或遮掩部分等；按照特征提取方式，图像修复技术一般可以分为传统的修复方式和基于深度学习的修复方式。其中，传统的图像修复算法主要原理是利用图像其他部分的特征信息对待修复区域进行填充，主要是使每一次修复的像素点在相似原理下保持和附近像素点的一致性；按照修复区域的大小一般可将传统的图像修复算法划为两大类：
3、a)基于像素的传统图像修复算法：
4、基于像素的传统图像修复算法其修复流程一般先是需要在要修复的图像区域中确定下一个要修复的像素，...
【技术保护点】
1.一种获得复原显微图像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述含有划痕的显微图像和mask R-CNN分割提取模型，获得划痕mask结果数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述特征图数据，获得非背景的候选区域数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述非背景的候选区域数据，获得所述划痕mask结果数据，还包括:
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述处理包括：对所述目标区域进行类别划分、边界框回归和坐标预测。
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种获得复原显微图像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述含有划痕的显微图像和mask r-cnn分割提取模型，获得划痕mask结果数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述特征图数据，获得非背景的候选区域数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述非背景的候选区域数据，获得所述划痕mask结果数据，还包括:
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述处理包括：对所述目标区域进行类别划分、边界框回归和坐标预测。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述划痕mask结果数据和基于快速傅里叶卷积的划痕去除模型，获得复原显微图像，包括：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：任义丽，陶治，张云颖，姚尚林，张晓宇，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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