一种计算机视觉驱动的光学层析重建方法及系统

    公开(公告)号:CN117496058A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311438997.4

    申请日:2023-10-31

    IPC分类号: G06T17/00 G06V20/69 G06V10/82

    摘要: 本申请实施例涉及光学层析成像技术领域,特别涉及一种计算机视觉驱动的光学层析重建方法及系统,该方法包括以下步骤:获取细胞在多个方向的显微投影图像;识别显微投影图像中的细胞,并将显微投影图像裁剪为具有一致尺寸的图像;将细胞与背景区分离;根据细胞分割后的图像的高对比度,确定每个帧中细胞的确切位置,并对分割后的细胞位置进行精确对齐;采用哈里斯角点检测器,在细胞旋转视频上实现动态特征提取;采用光流法跟踪图像序列中的特征运动,计算细胞的旋转角度;基于显微投影图像以及与其对应的细胞的旋转角度,生成正弦图,并对细胞的三维强度分布进行重建。本申请利用计算机视觉技术,来提高光学层析图像重建的速度、鲁棒性和准确性。

    一种光纤内窥镜自动聚焦方法及无透镜光纤内窥镜系统

    公开(公告)号:CN117850018A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202311687666.4

    申请日:2023-12-08

    摘要: 本发明涉及一种光纤内窥镜自动聚焦方法及无透镜光纤内窥镜系统,其中,光纤内窥镜自动聚焦方法包括:获取光纤内窥镜近端输出的第一样品全息图;根据第一样品全息图,进行光场重建,获取第一复光场;获取第一复光场中若干不同深度处的亮度图像;计算所有亮度图像的清晰度参数;确定清晰度参数最大的亮度图像对应的深度,并将其确定为最佳焦距位置;在最佳焦距位置处生成第二复光场,并根据第二复光场生成第二样品全息图。与现有技术相比,本发明具有能够减小内窥镜尺寸、实现自动聚焦等有益效果。

    用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统

    公开(公告)号:CN117495996A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311435754.5

    申请日:2023-10-31

    摘要: 本申请实施例涉及光纤内窥镜成像技术领域,特别涉及一种用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法及系统,该方法包括以下步骤:首先,采用数据集生成系统,将相位图像投影至光纤端面,从光纤输出端采集散斑图像;然后,将散斑图像输入深度神经网络,从散斑图像中重建光纤测量端的相位信息;其中,数据集生成系统采用基于全息显示的光学系统,用于自动生成光纤相位成像海量数据集;深度神经网络采用基于卷积神经网络Unet和残差神经网络ResNet的网络架构,以简化数据处理过程。本申请实施例通过提供一种用于多芯光纤内窥镜成像的深度神经网络训练方法,以解决传统的多芯光纤定量相位成像技术中实时性和准确性不高的问题。