一种基于深度学习的显微成像方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的显微成像方法及系统，涉及光学显微成像技术领域。该方法包括步骤：获取通过亚像素采样得到的待成像的图像集；构建图像重构模型，并对图像重构模型进行训练，其中，生成器首先对样本图像集进行变序列信息融合处理，学习图像中的浅层信息，得到融合图像序列，之后基于多维度注意力机制对融合图像序列进行深层次特征的提取映射，得到深度特征序列，最后利用残差图对图像数据进行反馈修正，判别器根据生成器结果进行判别反馈，调整图像重构模型参数；利用优化后的图像重构模型对图像集进行处理，得到重构的图像。本发明通过利用成像设备亚像素采样所得到的多幅图像，实现对低分辨率图像的高质量、高效率的超分辨率重构。