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龍圖騰網(wǎng)獲悉玖壹叁陸零醫(yī)學(xué)科技南京有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于圖像增強(qiáng)模型的細(xì)胞圖像超分辨方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116258629B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310016149.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像增強(qiáng)模型的細(xì)胞圖像超分辨方法是由狄峰;楊聶;馬威;吳云松設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于圖像增強(qiáng)模型的細(xì)胞圖像超分辨方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種圖像增強(qiáng)模型的細(xì)胞圖像超分辨方法，包括采集細(xì)胞圖像，制作數(shù)據(jù)集；基于數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到圖像增強(qiáng)模型；判斷需求的圖像超分辨倍數(shù)M1是否大于設(shè)定的閾值，若是，則基于圖像增強(qiáng)模型對(duì)待增強(qiáng)的圖像進(jìn)行分辨率增強(qiáng)，否則采用其他方法對(duì)圖像進(jìn)行分辨率增強(qiáng)。本發(fā)明的技術(shù)方案基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像增強(qiáng)模型，可以實(shí)現(xiàn)大倍率的圖像超分辨，且超分辨后的圖像清晰度高，不失真，同時(shí)在對(duì)圖像進(jìn)行超分辨放大時(shí)，只進(jìn)行一次成倍數(shù)的放大，就可以快速獲得多個(gè)倍率的超分辨方大圖像，且圖像的清晰度高，節(jié)省計(jì)算資源，加快圖像超分辨速率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像增強(qiáng)模型的細(xì)胞圖像超分辨方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于圖像增強(qiáng)模型的細(xì)胞圖像超分辨方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集細(xì)胞圖像，制作數(shù)據(jù)集： 采集細(xì)胞學(xué)數(shù)字化切片圖像，并將細(xì)胞學(xué)數(shù)字化切片圖像分割為相同大小的圖像塊； 將圖像塊按一定比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集； 基于數(shù)據(jù)集訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到圖像增強(qiáng)模型； 判斷需求的圖像超分辨倍數(shù)M1是否大于設(shè)定的閾值，若是，則基于圖像增強(qiáng)模型對(duì)待增強(qiáng)的圖像進(jìn)行分辨率增強(qiáng)，否則采用其他方法對(duì)圖像進(jìn)行分辨率增強(qiáng)，包括： 將待增強(qiáng)圖像均等分割為圖像塊后，利用雙三次插值將圖像塊放大M1倍，并轉(zhuǎn)換成YCbCr格式； 將YCbCr格式的圖像塊的Y通道數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的圖像增強(qiáng)模型中，將輸出的圖像替代原Y通道數(shù)據(jù)，得到新的YCbCr格式圖像塊，將該YCbCr格式圖像塊轉(zhuǎn)換回原格式，即得到分辨率放大N倍的圖像； 或者： 將待增強(qiáng)圖像均等分割為圖像塊后，利用雙三次插值將圖像塊放大M2倍，M2＞M1，并轉(zhuǎn)換成YCbCr格式； 將YCbCr格式的圖像塊的Y通道數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的圖像增強(qiáng)模型中，將輸出的圖像替代原Y通道數(shù)據(jù)，得到新的YCbCr格式圖像塊，將該YCbCr格式圖像塊轉(zhuǎn)換回原格式，即得到分辨率放大M2倍的圖像； 對(duì)放大M2倍的圖像進(jìn)行雙線性插值下采樣，得到放大M1倍的圖像； 所述訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程為： 對(duì)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 基于預(yù)處理后的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 所述對(duì)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的過(guò)程為： 基于雙三次插值將每個(gè)原始圖像塊先縮小N倍，再放大N倍，得到原始圖像塊對(duì)應(yīng)的低分辨率圖像塊； 將原始圖像塊和低分辨率圖像塊轉(zhuǎn)換成YCbCr格式； 所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程為： 將YCbCr格式低分辨率圖像塊的Y通道數(shù)據(jù)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像，將YCbCr格式原始圖像塊的Y通道數(shù)據(jù)作為該輸入圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽圖； 基于該輸入圖像和標(biāo)簽圖對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用均方誤差值作為損失函數(shù)。

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