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[发明专利]一种分组式傅里叶叠层显微重建方法-CN201910443248.8在审
发明人：许廷发;张继洲;张一舟;陈思凝;王杏 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G02B21/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种分组式傅里叶叠层显微重建方法，能够克服传统傅里叶叠层重建方法在速度上的不足，实现了傅里叶叠层重建速度在数量级上的提升。本发明的分组式傅里叶叠层显微重建方法，利用由粗到精的分组式傅里叶叠层进行重建，并且利用图形处理器来并行处理重建运算，克服传统傅里叶叠层重建方法在速度上的不足，实现了傅里叶叠层重建速度在数量级上的提升；并且可以很容易的与现有的傅里叶叠层重建算法相结合
傅里叶叠层重建分组式显微图形处理器并行处理硬件资源重建算法重建运算

[发明专利]一种基于FPGA的傅里叶叠层显微成像方法-CN202210007322.3在审
发明人：周文远;赵宏阳;惠王伟;田建国;叶青 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T1/60 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于FPGA的傅里叶叠层显微成像方法，属于显微成像领域。传统基于CPU的傅里叶显微成像方法具有的成像重建速度慢和系统复杂的缺点。本发明利用FPGA可灵活编程、自身丰富的资源和配套电路简单的优点，通过流水线、乒乓操作等多种数据并行处理手段，充分使用FPGA的并行性实现了傅里叶叠层显微成像图像超分辨成像。并且优化了傅里叶叠层显微成像图像超分辨重建算法的数据流，进一步增加了傅里叶叠层显微成像成像的重建速度。本发明提升了傅里叶叠层显微成像速度，具有高灵活性、低功耗等优点，可以推动傅里叶叠层病理切片扫描仪的实用化。
一种基于 fpga 傅里叶叠层显微成像方法

[发明专利]高分辨荧光辅助傅里叶叠层双模态显微成像系统-CN202110126844.0在审
发明人：王宏达;邵丽娜;张金瑞;刘勇;李泓儒 -专利权人：中国科学院长春应用化学研究所
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G02B21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高分辨荧光辅助傅里叶叠层双模态显微成像系统，属于生命科学技术领域。本发明的高分辨荧光辅助傅里叶叠层双模态显微成像系统通过将荧光显微成像技术与傅里叶叠层显微镜成像技术进行联用，辅助无标记成像技术，通过荧光显微成像技术获取与生物分子分布相关的功能信息，通过傅里叶叠层显微技术获取细胞全景结构图像信息，将二者信息进行融合一体，研发出高分辨荧光辅助傅里叶叠层双模态显微成像技术，实现具有特异性的细胞全景成像技术。
分辨荧光辅助傅里叶叠层双模显微成像系统

[发明专利]一种基于矩阵扫描的宏观傅里叶叠层超分辨成像方法-CN202210224542.1在审
发明人：卞殷旭;顾明玥;沈华;矫岢蓉;陈宇帆;李琛 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩阵扫描的宏观傅里叶叠层超分辨成像方法，包括步骤：1)搭建基于矩阵扫描的傅里叶叠层成像系统；2)利用镜头在成像系统的傅里叶面进行矩阵扫描，采集得到一系列原始成像镜头口径下的低分辨率图像；3)利用基于SURF的图像匹配算法对低分辨率图像进行图像匹配；4)对匹配后的图像进行图像裁剪；5)利用傅里叶重构算法对经过预处理后的图像进行图像增强本发明通过成像镜头在远场进行矩阵扫描来扩大频谱范围，利用傅里叶叠层重构算法快速重建出远场目标物的幅值信息以及相位信息，获得超出系统物镜衍射极限的分辨率，有效提高了宏观成像系统的成像质量，将传统傅里叶叠层成像技术由微观推广到宏观
一种基于矩阵扫描宏观傅里叶叠层超分辨成像方法

[发明专利]傅里叶叠层成像的去噪方法-CN202310431194.X在审
发明人：朱友强;王斌;王鹍;刘欣悦 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及傅里叶叠层成像技术领域，提供一种傅里叶叠层成像的去噪方法，主要针对傅里叶叠层成像的目标函数式进行优化，在目标函数式中引入L2范式降低噪声的影响，通过对优化后的目标函数式进行求导获得目标的高分辨率频谱与传统傅里叶叠层成像方法相比，利用本发明的方法能够在相同噪声条件下获取更高质量的重建图像，可以有效抑制噪声。
傅里叶叠层成像方法

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的傅里叶叠层显微重建方法-CN202010049470.2有效
发明人：李大禹;穆全全;宣丽;孙铭璐;朱友强;彭增辉;刘永刚;鲁兴海;王启东;张杏云;杨程亮 -专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的傅里叶叠层显微重建方法，该方法利用残差网络结构和深度卷积网络搭建了新型的傅里叶叠层重建网络，在傅里叶叠层重建网络中，采用两个独立的重建网络支路分别实现对振幅和相位的重建，每个重建网络支路又分成两个网络分支，两个网络分支分别实现对张量不同深度特征的操作，傅里叶叠层重建网络的损失函数采用复合损失函数，并利用优化器对网络的参数进行训练，相比于传统的迭代式更新算法，本发明的重建方法可以非常快速的同时重建出高分辨率的振幅信息和相位信息，进一步提升傅里叶叠层显微镜的重建效率，并且能够在存在大或小相位差引起的误差情况下仍能快速的获得更好的重建结果。
一种基于深度卷积神经网络傅里叶叠层显微重建方法

[发明专利]基于傅里叶叠层显微成像技术的图像重建方法及系统-CN202211402742.8在审
发明人：伍雁雄;吴若非;罗佳雄;朱斯聪;罗子聪;甄均锐;陈汉宝 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于傅里叶叠层显微成像技术的图像重建方法及系统，该方法包括：通过傅里叶叠层显微成像系统获取低分辨率图像；基于傅里叶叠层显微成像技术构建改进的相位恢复算法；通过改进的相位恢复算法对低分辨率图像进行迭代重建本发明作为基于傅里叶叠层显微成像技术的图像重建方法及系统，可广泛应用于计算成像技术领域。
基于傅里叶叠层显微成像技术图像重建方法系统

[发明专利]基于傅里叶叠层显微成像的LED照明优化方法及装置-CN201910839991.5有效
发明人：赵巨峰;毛海锋;崔光茫;张钰;林君;臧月 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G02B21/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于傅里叶叠层显微成像的LED照明优化方法及装置。装置包括计算机以及疏密排列的菱形LED阵列、被测样品、显微物镜、成像透镜、相机。同时提出了一种用于傅里叶叠层显微成像的LED照明优化方法，包括步骤一：基于LED，孔径和样本之间的关系，在傅里叶域中确定频谱范围；步骤二：使用图像质量评估算法来提取任意子LED和全LED之间的差异表达式本发明能有效解决现有的傅里叶叠层显微成像技术下样品图像采集效率低、重建图像分辨率低的技术问题。
基于傅里叶叠层显微成像 led 照明优化方法装置

[发明专利]基于最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像人工神经网络重建方法-CN202111448561.4在审
发明人：姜小明;冯绍玮;王添;张中华;胡永波;冉开怀;赖春红 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于傅里叶叠层成像技术领域，具体涉及一种基于人工神经网络的最小一乘的稀疏采样傅里叶叠层成像重建方法，该方法包括：采用傅里叶叠层成像设备对图像进行稀疏采样，得到一系列低分辨率的采集图像；建立傅里叶叠层成像正向模型
基于最小稀疏采样傅里叶叠层成像人工神经网络重建方法

[发明专利]一种采用激光阵列光源的傅里叶叠层显微成像系统-CN201911409791.2在审
发明人：许廷发;汪心;张继洲;张一舟;王舒珊 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G02B21/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种采用激光阵列光源的傅里叶叠层显微成像系统，能够提高傅里叶叠层显微成像系统的分辨率，克服光照强度低、光照强度不均匀的问题，并且系统光路简单、成像速度较高。本发明的光开关为挡板式光开关，可通过编程控制板进而有选择地使光开关上的某个小孔处于“开”或“关”状态，激光只能从打开着的小孔通过，从而实现激光阵列照明，提高了傅里叶叠层显微成像系统的分辨率，克服光照强度低
一种采用激光阵列光源傅里叶叠层显微成像系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的傅里叶叠层显微图像去噪方法-CN202210007222.0在审
发明人：许廷发;张瑾华;李佳男;张继洲;陈毅文 -专利权人：北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的傅里叶叠层显微图像去噪方法，包括以下步骤：S1、利用傅里叶叠层显微系统对人体血细胞样本进行成像，制作数据集；S2、搭建卷积神经网络；S3、将训练集的输入送入到卷积神经网络的编码模块去噪模块和解码模块，利用卷积神经网络的特性，抑制噪声信息通道的表达；S4、利用L1损失函数反复迭代优化卷积神经网络，完成卷积神经网络的训练；S5、利用卷积神经网络对实际采集的傅里叶显微图像进行去噪本发明结合傅里叶叠层显微系统获得的强度图和相位图，利用深度学习方法的优势，改善了传统重建算法的噪声问题，给医学高质量成像提供了一种准确科学的算法。
一种基于卷积神经网络傅里叶叠层显微图像方法

[发明专利]一种自动离焦校正的傅里叶叠层显微成像方法-CN202011180821.X在审
发明人：左超;张晓磊;沈德同 -专利权人：南京理工大学智能计算成像研究院有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种自动离焦校正的傅里叶叠层显微成像方法，通过提出的一种新的聚焦评价函数——图像偏移量，采用倾斜照明下离焦图像信息的偏移量进行离焦量评估。本发明是一种适合于傅里叶叠层显微成像模式的重聚焦方式，根据图像离焦偏移量进行判断更符合该系统的成像机制，重聚焦准确快速；在样品未处于焦平面上时，也可以利用拍摄到的图像在傅里叶叠层显微成像前进行自动的离焦校正
一种自动校正傅里叶叠层显微成像方法

[发明专利]一种基于旋臂扫描的天基小卫星载荷激发成像方法-CN202310171416.9在审
发明人：沈华;李琛;陈宇帆;朱日宏 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于旋臂扫描的天基小卫星载荷激发成像方法，包括步骤：1)搭建基于旋转扫描的反射式傅里叶叠层成像系统；2)利用CCD探测器在成像系统的傅里叶面进行旋转扫描得到N幅低分辨率图像序列；3)对采集到的原始低分辨率图像序列进行预处理；4)分别利用相关函数和散斑分形维数的配准方法对预处理图像序列进行配准；5)利用傅里叶叠层成像算法对配准图像序列进行图像重构，得到分辨率提高后的恢复图像。本发明通过CCD探测器在远场进行旋转扫描来扩大频谱范围，利用傅里叶叠层重构算法快速重建出远场目标物的幅值信息以及相位信息，获得超出系统物镜衍射极限分辨率的恢复图像，有效提高了宏观反射式成像系统的成像质量
一种基于扫描天基小卫星载荷激发成像方法

[发明专利]一种傅里叶叠层成像系统-CN202211319540.7在审
发明人：罗先刚;蒲明博;郭迎辉;卢语然;张其;商英杰 -专利权人：天府兴隆湖实验室
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G02B27/09 文献下载
摘要：本发明属于成像技术领域，具体涉及一种傅里叶叠层成像系统。本申请实施例提供的傅里叶叠层成像系统，包括照明子系统，用于对目标物进行照明，和成像子系统，用于在目标物的反射光路上采集目标物的图像，成像子系统可对目标物进行扫描拍摄以获取目标物的多张图像，其中，照明子系统包括用于发出照明光的光发射单元和沿着光发射单元的光路设置的光整形单元系统采用发散光进行主动照明，避免了照明范围受限于透镜口径的问题，同时对于绝大多数漫反射式主动成像场景仍满足夫琅禾费衍射条件，可通过傅里叶叠层技术实现超分辨成像。
一种傅里叶叠层成像系统

[发明专利]一种基于傅里叶叠层显微成像的频域光源位置精确校正方法-CN202110969362.1有效
发明人：许廷发;陈毅文;张继洲;李佳男;张瑾华 -专利权人：北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G02B21/06 文献下载
摘要：本发明基于傅里叶叠层显微成像的频域光源位置精确校正方法中，(1)针对校正位置不精确的问题，对LED阵列中每个LED引入独立的频域位置误差模型进行精确校正；(2)针对校正过程需要参与图像重建过程而带来的时间消耗过长的问题，引入一幅高倍物镜采集的高分辨率强度图像当做参考图像，模拟傅里叶叠层显微成像技术的图像采集过程，生成每个LED对应的虚拟低分辨强度图像。因此，本发明利用引入的高倍物镜下高分辨强度图像与频域位置误差模型实现了基于傅里叶叠层成像原理的LED光源频域位置精确校正，具有实现简易、鲁棒性高、位置精确等优点。
一种基于傅里叶叠层显微成像光源位置精确校正方法

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