【摘 要】
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近年来,深度学习技术已广泛应用于计算成像领域中,解决了许多成像难题.为减少训练数据集制作的复杂程度,以数字全息显微成像重建过程为例,基于光成像物理过程,采用模拟手段以增强深度学习所用数据,并将该方法应用于细胞显微成像.测试结果表明经该方法获取的数据集可以代替实验数据集来对神经网络进行训练,并能有效提高输出成像质量.该方法的提出解决了神经网络输入图像和基准图像的像素匹配问题,减少了实验采集数据集的工作量,进一步提高神经网络整体训练效率.
【机 构】
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河北工程大学数理科学与工程学院,河北邯郸 056038
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近年来,深度学习技术已广泛应用于计算成像领域中,解决了许多成像难题.为减少训练数据集制作的复杂程度,以数字全息显微成像重建过程为例,基于光成像物理过程,采用模拟手段以增强深度学习所用数据,并将该方法应用于细胞显微成像.测试结果表明经该方法获取的数据集可以代替实验数据集来对神经网络进行训练,并能有效提高输出成像质量.该方法的提出解决了神经网络输入图像和基准图像的像素匹配问题,减少了实验采集数据集的工作量,进一步提高神经网络整体训练效率.
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