【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于荧光显微成像，具体涉及一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法。
技术介绍
1、荧光显微系统的成像质量常常受到光学像差的影响，随着成像深度的增加，像差导致的图像退化变得更加明显，使得在厚生物样本内结构的可视化变得复杂。
2、自适应光学系统通过测量畸变的波前并应用校正波前来减轻像差，从而恢复图像质量。然而，自适应光学系统需要特殊且昂贵的组件，如可变形镜和波前传感器，这使得它们难以被整合到系统中，且需要精心的维护。此外，波前测量过程减慢了成像速度，并引入了更多的照明剂量，限制了自适应光学在动态生物学研究中的实用性。
3、2023年，胡琦等人在文献[hu q, hailstone m, wang j. 通过嵌入式神经网络控制的显微镜通用自适应光学[j]. 光、科学与应用, 2023, 12(1): 270]中提出了一种通用方法mlao，这种方法将一系列施加特定的像差的图像与待校正图像通过傅里叶变换后相除再进行逆傅里叶变换得到伪psf(点扩散函数)，利用神经网络从伪psf中提取需要的像差信息，最终估...
【技术保护点】
1.一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述步骤（1）的具体实现表达如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述像差项的表达式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述非相干点扩散函数在信号限制在光瞳孔径范围内时，其表达式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显...
【技术特征摘要】
1.一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述步骤（1）的具体实现表达如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述像差项的表达式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述非相干点扩散函数在信号限制在光瞳孔径范围内时，其表达式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述像差相位项反映了添加的像差大小，其通过泽尼克基函数及其对应的泽尼克像差系数来表示，通过调整泽尼克像差系数能够对清晰图像添加不同程度的像差。
6.根据权利要求1所述的一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，其特征在于：所述步骤（2）的具体实现方式为：首先通过方差稳定变换方法将荧光显微图像中的泊松噪声转换为高斯噪声，然后通过基于弱纹理区域选择的高斯噪声估计方法计算得到噪声的估计值，最后根据估计值对合成像差图像数据添加等量的噪声，从而生成得到合成退化浅层图像数据。
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