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摘要：一种基于深度学习的焦平面无折返显微聚焦方法，它属于显微成像技术领域。本发明解决了现有聚焦方法需要焦平面多次折返振荡，导致所需聚焦时间长、聚焦效率低的问题。本发明首先构建包含编码器和解码器的聚焦测量网络，再利用构造的训练数据集对聚焦测量网络进行训练。当训练好的聚焦测量网络中输入一张成像目标的显微图像时，由聚焦测量网络输出一张描述原图各区域聚焦程度的聚焦测量图；从聚焦测量图中划定并统计出感兴趣区域内的像素均值作为输入图像的清晰度测量值，根据清晰度测量值和目标清晰度，并基于pid控制的搜索策略实现了变步长的搜索策略，实现了焦平面无需折返的聚焦过程。本发明方法可以应用于显微成像中的显微聚焦过程。
主权项：1.一种基于深度学习的焦平面无折返显微聚焦方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、搭建包括编码器和解码器的聚焦测量网络；步骤二、根据显微镜参数生成点扩展函数，再基于点扩展函数生成聚焦测量网络的训练数据集；步骤三、利用步骤二中生成的训练数据集对搭建的聚焦测量网络进行训练，获得训练好的聚焦测量网络；步骤四、在显微镜下采集成像目标的一张图像，对采集的图像进行裁剪后，将通过裁剪获得的各个图像块输入训练好的聚焦测量网络，获得采集的图像对应的语义分割图；并从语义分割图中截取出感兴趣区域图像；步骤五、计算步骤四中截取出的感兴趣区域图像内各个像素的均值，将计算出的均值作为感兴趣区域的清晰度值；步骤六、计算步骤五中获得的清晰度值与目标清晰度值的差值，判断差值是否小于设定的阈值γ；若差值小于设定的阈值γ，则完成聚焦；若差值大于等于设定的阈值γ，则执行步骤七；步骤七、根据步骤五中获得的清晰度值计算焦平面的移动步长，将焦平面按照移动方向和计算出的移动步长进行移动后，在新的焦平面位置上重新采集成像目标的图像；对重新采集的成像目标图像返回执行步骤四。
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百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于深度学习的焦平面无折返显微聚焦方法
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