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本发明公开了一种基于像差和噪声混合网络的荧光显微图像恢复方法，通过基于泽尼克像差模式的像差添加模块和基于方差稳定变换与高斯噪声估计的噪声添加模块合成训练数据，训练去噪‑去像差混合网络模型恢复深层数据。本发明旨在通过数据合成和深度学习同时解决...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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