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龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院申请的专利一种半监督激光显微成像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120088135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510585398.8，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种半监督激光显微成像增强方法是由郭祥吉;明名;徐进昶;杨挺凯设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半监督激光显微成像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种半监督激光显微成像增强方法，包括以下步骤：构建激光显微图像数据集，并对图像进行归一化处理；构建两阶段深度学习网络结构，包括第一阶段的无监督退化表示学习网络和第二阶段的有监督超分辨率图像重建网络；训练两阶段深度学习网络；进行网络推理，输入低分辨率激光显微图像，输出高分辨率图像，实现激光显微成像超分辨率。本发明结合无监督的对比学习策略与有监督的图像重建方法，充分利用无标签数据进行特征提取，同时通过有监督学习提升重建质量，有效增强了模型的泛化能力与重建精度；本发明引入了transformer（一种深度学习模型）架构的编码器从全局视角捕捉复杂退化信息，确保模型可以适应各种复杂退化。

本发明授权一种半监督激光显微成像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种半监督激光显微成像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建激光显微图像数据集，并对图像进行归一化处理； 步骤2、构建两阶段深度学习网络结构，包括第一阶段的无监督退化表示学习网络和第二阶段的有监督超分辨率图像重建网络； 在有监督超分辨率图像重建网络中，退化表示向量经两个全连接层和一个重塑层后，形成动态卷积核；接着，通过光学传递函数对动态卷积核进行调制，加入光学特征，从而获得符合物理约束的卷积核；最终，将低分辨率图像经物理约束后的卷积核卷积后输入后续层，生成超分辨率重建图像； 步骤3、训练两阶段深度学习网络； 步骤4、进行网络推理，输入低分辨率激光显微图像，输出高分辨率图像，实现激光显微成像超分辨率； 光学传递函数调制动态卷积核的具体过程如下： ①物理建模，对于衍射极限系统，光学传递函数OTF可解析表示为： 式中，fx、fy为采样点位置，NA为数值孔径，λ为激光波长，circ为圆域函数，表示频率外的响应频率为零； ②将连续的光学传递函数离散为与动态卷积核尺寸匹配的矩阵，并归一化至[0,1]范围； ③对动态卷积核Wraw进行傅里叶变换，得到其频域表示Wrawfx,fy，在频域中，将动态卷积核Wraw与离散化的光学传递函数矩阵逐元素相乘，抑制超出系统截至频率的分量： Wconstrainedfx,fy＝Wrawfx,fy·OTFfx,fy2 其中，Wconstrained表示频域中的约束卷积核，Wrawfx,fy是动态卷积核的频域表示，OTFfx,fy指离散化的光学传递函数； ④对Wconstrained进行逆傅里叶变换，得到物理约束后的卷积核Wfinal。

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