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。
技术关键词
显微成像系统
粒子图像测速方法
粒子图像测速系统
微尺度
图像重建
数据处理单元
物镜
深度图像信息
光学系统
深度学习网络
深度学习技术
微流控芯片
照明系统
光学元件
系统为您推荐了相关专利信息
CT成像方法
穿刺针
伪影校正
CT扫描图像
掩膜
离散状态空间
检测网络模型
全局特征提取
局部特征提取
状态空间模型
光学显微成像系统
重聚焦方法
样本
图像堆栈
网络优化