摘要
本申请公开了一种基于迁移学习的显微图像去噪方法,包括:利用人工神经网络搭建基础去噪模型;对所述基础去噪模型进行训练的训练步骤,在所述训练步骤中,利用反映生物结构显微图像的训练用数据集以(1)预训练模型方式或者(2)元模型方式对所述基础去噪模型进行训练,以获得训练收敛的基础去噪模型;所述方法还包括:对所述训练收敛的基础去噪模型进行微调的微调步骤,在所述微调步骤中,利用反映期望预测的生物结构显微图像数据的微调数据集,以对所述训练收敛的基础去噪模型进行微调而获得微调收敛的基础去噪模型;以及将所述微调收敛的基础去噪模型进行部署以对反映期望预测的生物结构显微图像数据进行预测。
技术关键词
去噪模型
预训练模型
更新网络参数
光学成像系统
信噪比
超分辨率重建算法
数据
序列
人工神经网络
图像去噪方法
结构光系统
生物
基础
光功率
误差
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