纤维宽度精确测量方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112184614A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202010627199.6

    申请日:2020-07-01

    摘要: 本发明公开了纤维宽度精确测量方法,主要步骤为:1)对原始纤维图片进行二值化处理,从而初步确定纤维轮廓;2)对纤维原始图片进行纵向采样,并将采样得到的原始像素数据输入到低通滤波器中,保留低频原始像素数据,并获取低频原始像素数据的特征信号;3)基于纵向采样数据的特征信号,确定纤维边界;4)计算采样点的纤维宽度,即纤维上边界和下边界距离;5)利用K‑Means方法对采样点的纤维宽度进行评估,得到纤维的有效采样宽度。本发明能够在显微镜获取纤维图片失焦的情况下,精确测量纤维宽度。

    一种用于提高图片分辨率和清晰度的方法

    公开(公告)号:CN112950476A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110268835.5

    申请日:2021-03-12

    IPC分类号: G06T3/40

    摘要: 本发明公开了一种用于提高图片分辨率和清晰度的方法,所述的方法包括以下步骤:S1:模糊图像的特征提取:将模糊图像缩放成一定大小的图片,通过一连串的卷积下采样进行模糊图像的特征抽取,得到从上到下一系列的特征图;S2:高清图像的重建:对从下到上一系列的特征图通过反卷积进行上采样,最后将尺寸逐步放大至原图大小;S3:模糊图像到高清图像的特征映射:将模糊图像特征抽取得到从上到下一系列的特征图和高清图像重建得到从下到上一系列的特征图对应起来,即进行模糊图像到高清图像的特征映射,通过神经网络技术,对低分辨率/模糊的图像进行特征提取和重构,重新生成超分辨率/更为清晰的图像。