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本发明公开了一种基于深度学习的显微图像增强方法及系统,涉及图像增强技术领域;将输入显微图像依次通过四个卷积池化层后得到的特征都代入预设通道补偿模块得到第一补偿特征集;将第四卷积特征代入瓶颈模块得到第五补偿特征后添加至第一补偿特征集得到第二补...该专利属于北京欧波同光学技术有限公司所有,仅供学习研究参考,未经过北京欧波同光学技术有限公司授权不得商用。
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本发明公开了一种基于深度学习的显微图像增强方法及系统,涉及图像增强技术领域;将输入显微图像依次通过四个卷积池化层后得到的特征都代入预设通道补偿模块得到第一补偿特征集;将第四卷积特征代入瓶颈模块得到第五补偿特征后添加至第一补偿特征集得到第二补...