基于循环生成对抗网络的大视场显微成像方法

提出了一种利用循环生成对抗网络实现由大视场、低分辨率染色图像生成与之相匹配的高分辨率虚拟染色图像的方法，在完成了对细胞虚拟染色的同时，解决了传统光学显微镜的大视场与高分辨率两个目标无法同时满足的问题。首先，进行了理论验证，通过对选定图像的分辨率分级缩放模拟实际分辨率变化，训练对应的算法模型并与真实图像相比较，结果在主观与客观上均符合设想预期。在完成理论验证的基础上，分别进行了由10倍、4倍低分辨率真实染色图像生成25倍高分辨率虚拟染色图像的实验。通过主观视觉与客观评价指标进行评价，得到结构相似性、峰值信噪比和归一化均方根误差三个指标的具体数据。结果显示，通过循环生成对抗网络生成的虚拟染色图像与真实染色图像间的相似度较高，虚拟生成效果很好。