Resumen

Debido a la limitación de la apertura numérica (NA) en un microscopio, es muy difícil obtener una imagen clara del espécimen con una gran profundidad de campo (DOF). Proponemos un modelo de red de aprendizaje profundo para mejorar simultáneamente la resolución de imagen y la DOF de los microscopios ópticos. El M-Deblurgan propuesto consta de tres partes: (i) un módulo de desenfoque equipado con una red codificador-decodificador para la extracción de características, (ii) un módulo de aproximación óptima para reducir la propagación de errores entre las dos tareas, y (iii) un módulo SR para superresolver la imagen a partir de la salida del módulo de aproximación óptima. Los resultados experimentales muestran que el modelo de red propuesto alcanza el resultado óptimo. La relación señal-ruido máxima (PSNR) del método puede alcanzar 37,5326, y la similitud estructural (SSIM) puede llegar a 0,9551 en el conjunto de datos experimentales. El método también puede utilizarse en otras aplicaciones potenciales, como microscopios, cámaras móviles y telescopios.

• Materias:Propagación de ondas Rayo láser Onda electromagnética Óptica Biofotónica
• Subjects:Wave propagation Lasers Electromagnetic waves Optics Biophotonics
• Palabras claves:módulo de aproximación óptima, modelo de red de aprendizaje profundo, otras aplicaciones potenciales, dof, método, módulo sr, imagen clara, red decodificadora, propagación de errores, conjunto de datos experimentales
• Keywords:optimal approximation module, deep learning network model, other potential applications, dof, method, sr module, clear image, decoder network, error propagation, experimental dataset