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一种无监督的OCT en face图像优化方法 

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申请/专利权人:南开大学

摘要:本发明公开了一种无监督的OCTenface图像优化方法,主要包括构建OCTenface图像优化数据集、构建OCTenface图像优化模型以及基于OCTenface图像优化模型实现OCTenface图像优化三个步骤。本发明利用循环生成对抗策略学习OCTenface高质量图像和OCTenface低质量图像间的映射关系,降低OCTenface图像噪声,改善OCTenface图像离焦,优化OCTenface图像质量。本发明是一种无监督的数字优化方式,无需依赖配对数据即可有效地优化OCTenface图像质量。

主权项:1.一种无监督的OCTenface图像优化方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:构建OCTenface图像优化数据集;所述OCTenface图像优化数据集是指由OCTenface低质量图像与OCTenface高质量图像对构成的数据集;具体构建方法:步骤1.1:构建散斑调制OCT系统;步骤1.2:利用所述散斑调制OCT系统对样品扫描成像,获得样品的散斑调制OCT图像,从中选取焦深范围内的散斑调制OCTenface图像作为OCTenface高质量图像,分别扫描不同样品或样品的不同位置获得一组共N张OCTenface高质量图像,所述N是大于等于100的自然数;步骤1.3:利用所述散斑调制OCT系统采集获得OCT图像,从中选取离焦的OCTenface图像作为所述OCTenface低质量图像,分别扫描不同样品或样品的不同位置获得一组共M张OCTenface低质量图像,所述M是大于等于100的自然数;步骤1.4:从所述的M张OCTenface低质量图像和N张OCTenface高质量图像中各随机选取一张低质量图像和高质量图像构成图像对,共选取Q次,获得Q个图像对,组成所述OCTenface图像优化数据集,所述Q是大于等于100的自然数;步骤2:构建OCTenface图像优化模型;利用所述OCTenface图像优化数据集,通过无监督的深度学习方法学习OCTenface低质量图像和OCTenface高质量图像间的映射关系,构建所述OCTenface图像优化模型;步骤3:基于OCTenface图像优化模型实现OCTenface图像优化;对于待处理的OCTenface低质量图像,输入到所述OCTenface图像优化模型,获得优化的OCTenface图像,实现OCTenface图像质量的改善,优化的OCTenface图像质量接近OCTenface高质量图像的图像质量。

全文数据:

权利要求:

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