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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明提供了一种基于图像处理算法的显微镜影像漂移的矫正方法，涉及显微镜影像漂移矫正领域，包括：采用深度学习中的语义分割将显微镜影像分割为前景与背景两种像素，去除显微镜影像中噪声以及像素变化带来的影响；基于特征检测算法对显微镜影像第一帧进行特征提取，选取一定量的特征点；基于光流算法计算每一帧中特征点的速度场并估计特征点在下一帧中的位置；确定特征点在每一帧中的位置后计算每一帧相对第一帧的漂移距离；基于线性插值算法，根据漂移距离对显微镜图像进行漂移矫正。
主权项：1.一种基于图像处理算法的显微镜样品漂移矫正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、提取显微镜影像第一帧的特征点；步骤2、计算特征点的速度场并估算特征点在下一帧图像中的位置；步骤3、计算显微镜影像每一帧相对第一帧的漂移距离；步骤4、根据漂移距离对每一帧图片进行矫正；步骤1中提取显微镜影像第一帧的特征点，具体步骤如下：步骤1.1，收集显微镜图像，分割前景与背景，制作图像语义分割数据集；步骤1.2，搭建语义分割神经网络；步骤1.3，选择优化方法和损失函数进行图像语义分割神经网络的训练；步骤1.4，待矫正的显微镜图像输入到训练好的神经网络模型，进行前景与背景分割，获取语义分割后的图像；步骤1.5，采用特征点检测算法提取语义分割后的显微镜图像的第一帧的特征点；步骤4中根据漂移距离对每一帧图片进行矫正的方法，采用直接像素级平移、亚像素级的双线性插值算法或亚像素级的双三次插值算法中的任意一种。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于图像处理算法的显微镜样品漂移矫正方法
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