一种基于全范围上下文的显微失焦成像去模糊方法

本申请涉及一种基于全范围上下文的显微失焦成像去模糊方法，包括：构建显微成像去模糊神经网络模型；获取训练数据集，基于所述训练数据集对所述显微成像区模糊神经网络模型进行训练，得到训练后的显微成像区模糊神经网络模型；将待处理模糊图像输入到所述训练后的显微成像区模糊神经网络模型，得到清晰图像。本申请从全范围上下文信息出发，在综合考虑显微图像背景杂散光、离焦程度以及细节纹理等因素的基础上，对失焦退化图像的高质量重建，有效提升显微图像的清晰度与可辨识度，为后续精确观测与定量分析提供有力保障。