基于深度学习的结构光显微图像重构方法及系统

本发明公开了基于深度学习的结构光显微图像重构方法及系统，涉及图像处理技术领域，将所获取的结构光照明光切片图像输送到已训练完成的深度学习模型中，以输出重构后的光切片图像；深度学习模型的训练过程如下：对同一观察目标采用网格照明结构光投射条纹，得到相位图像对，对相位图像对中第一类原始图像和第二类原始图像的条纹区域内容进行掩码，得到第一类掩码图像和第二类掩码图像；将第一类掩码图像和第二类掩码图像输入到深度学习模型中，得到第一类输出图像和第二类输出图像；构建总损失，以对深度学习模型的参数进行更新调整；该照明光切片显微图像重构方法及系统改善了图像重构质量。