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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于计算成像的单目三维微尺度粒子图像测速方法及系统，包括单目显微成像系统和数据处理单元，数据处理单元能够利用基于深度学习的深度图像重建网络模型对显微物镜拍摄的图像进行处理并重建输出。基于深度学习的深度图像重建网络模型包括编码器、解码器两个模块。微流控中的粒子首先由显微成像系统拍摄得到粒子图像，所述数据处理单元利用基于深度学习的深度图像重建网络模型，对所述显微成像系统拍摄的粒子图像进行处理，生成并输出重建的粒子深度图像。本发明不仅克服了传统多相机或多角度成像方案在微尺度应用中的局限，还借助深度学习技术显著提升了深度估计与三维流场重建的精度，为微尺度流体力学研究提供了有力的工具。
主权项：1.一种基于计算成像的单目三维微尺度粒子图像测速方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设计一套光学系统，包括单目显微成像系统和照明系统，显微成像系统的设计包括显微物镜、光学元件排列和机械结构；步骤2：构建基于深度学习的深度图像重建网络模型；步骤3：依据所获得的光学系统不同深度的PSF响应，以及已知的深度图像信息，对清晰粒子图像进行分层退化处理得到数据集，将制作的数据集用于深度学习网络的训练，得到训练后的图像重建网络模型；步骤4：使用设计的单目显微成像系统对微流控芯片拍摄，获取单个角度的粒子图像；将所述粒子图像输入训练后的图像重建网络模型，生成并输出重建的粒子深度图像，最后根据间隔微秒级的两帧深度图像进行三维流速场构建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于计算成像的单目三维微尺度粒子图像测速方法及系统
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