基于Hopfield网络的三维显微图像复原  被引量:2

Three-dimension Microscopic Image Restoration Based on the Hopfield Network

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作  者:孟猛[1] 王宇[2] 

机构地区:[1]武汉大学资源与环境科学学院,武汉430079 [2]四川大学电子信息学院图像信息研究所,成都610064

出  处:《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》2008年第2期236-239,共4页Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)

基  金:国家自然科学基金项目资助(批准号:60372079)

摘  要:在实际显微系统中,由于样本的折射率和透镜折射率不匹配,致使不同深度的PSF是不一样的.为了实现三维显微图像的复原,提出了基于三维高斯PSF的复原算法,将Hopfield神经网络用于三维图像序列的复原中,实验证明连续Hopfield网络能够恢复深度变化图像模型的模糊图像.A full-parallel Hopfield neural network is presented based on a new mod al (3D) Gaussian point of the diffraction of the specimen and the one of spread function (PSF) to restore t microscope's objective and the di the microscope, it leads to the diff he microscopic op fference between el of the three dimension- tical slices. As the result the refraction rate in the erent PSF among the depth-variant plane in the practical microscopic system. In order to restore the 3D microscopic image, a new restoring algorithm is proposed based on the 3D Gauss PSF. It is the first time that the Hopfield network is used in 3D image restoration, and the performance shows that the continuous Hopfield network can restore the blurred image of the depth-variant image model.

关 键 词:HOPFIELD 三维高斯点扩展函数 三维显微图像 图像复原 深度变化图像模型 

分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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