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基于改进DeblurGANv2模型的真菌孢子显微图像去模糊方法
摘要文本
本发明公开了一种基于改进DeblurGANv2模型的真菌孢子显微图像去模糊方法及装置，该方法包括：获取真菌孢子显微图像数据集；基于改进DeblurGANv2模型构建真菌孢子显微图像去模糊网络模型，所述改进DeblurGANv2模型包括在FPN网络中融入CBAM注意力模块并增加一条自底向上的5层特征增强路径；将真菌孢子显微图像数据集输入真菌孢子显微图像去模糊网络模型对生成器和判别器进行训练，得到训练完成的真菌孢子显微图像去模糊网络模型；基于训练完成的去模糊网络模型中的生成器对待处理的模糊真菌孢子显微图像进行去模糊。本发明有效提高了真菌孢子显微图像去模糊后的图像质量。 百度搜索马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:安徽大学
- 申请人地址:230039 安徽省合肥市蜀山区肥西路3号
- 发明人: 安徽大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于改进DeblurGANv2模型的真菌孢子显微图像去模糊方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410126237.8 |
| 申请日 | 2024/1/30 |
| 公告号 | CN117649364A |
| 公开日 | 2024/3/5 |
| IPC主分类号 | G06T5/73 |
| 权利人 | 安徽大学 |
| 发明人 | 雷雨; 陈旭; 赵晋陵; 李劲松; 杨雪; 梁栋; 陈鹏; 黄林生; 张东彦; 乔红波; 张树林; 钱海明; 阮超 |
| 地址 | 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号 |
专利主权项内容
1.一种基于改进DeblurGANv2模型的真菌孢子显微图像去模糊方法，其特征在于，包括：(1)获取真菌孢子显微图像数据集；(2)基于改进DeblurGANv2模型构建真菌孢子显微图像去模糊网络模型，所述改进DeblurGANv2模型包括在生成器的FPN结构后增加一条自底向上的特征增强路径，所述特征增强路径以FPN结构最浅层特征为最底层输入并通过横向连接将FPN结构的前4个输出特征图融入特征增强路径；(3)将真菌孢子显微图像数据集输入真菌孢子显微图像去模糊网络模型对生成器和判别器进行训练，得到训练完成的真菌孢子显微图像去模糊网络模型；(4)基于训练完成的去模糊网络模型中的生成器对待处理的模糊真菌孢子显微图像进行去模糊。