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申请/专利权人：广西科技大学
摘要：本发明公开了一种基于CS‑STORM模型的图像重构方法，包括：获取测试图像，并确定所述测试图像的噪声水平；构建基于压缩感知的随机光学重构显微CS‑STORM模型，并确定所述CS‑STORM模型的应用场景；基于所述测试图像的噪声水平信息和所述CS‑STORM模型的应用场景，采用不同的重构算法确定所述CS‑STORM模型的重构系数；将所述待处理的目标图像输入确定重构系数的S‑STORM模型，获得所述目标图像的重构超分辨图像。其采用自动化的重构系数确定方法打破了以往依赖经验或主观判断的局限，数据处理流程更加标准化和可重复，使得CS‑STORM模型在重构过程中，能够最大程度地减少图像中的伪影和失真，有效的保持或增强真实结构的对比度和分辨率。
主权项：1.一种基于CS-STORM模型的图像重构方法，其特征在于，包括：S1、获取测试图像，并确定所述测试图像的噪声水平；所述噪声水平包括：无噪、低噪、中噪和高噪；S2、构建基于压缩感知的随机光学重构显微CS-STORM模型，并确定所述CS-STORM模型的应用场景；所述应用场景包括：模拟实验和真实实验；S3、基于所述测试图像的噪声水平信息和所述CS-STORM模型的应用场景，采用不同的重构算法确定所述CS-STORM模型的重构系数；S4、将所述待处理的目标图像输入确定重构系数的S-STORM模型，获得所述目标图像的重构超分辨图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西科技大学 一种基于CS-STORM模型的图像重构方法
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