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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度学习的荧光显微图像像差模糊校正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：CN116630193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310616494.5，技术领域涉及：G06T5/73；该发明授权一种基于深度学习的荧光显微图像像差模糊校正方法是由郭敏;刘华锋;侯学凯设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的荧光显微图像像差模糊校正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的荧光显微图像像差模糊校正方法，该方法提出了用于合成模拟较模糊图像的前向模型，利用泽尼克像差模式表征引起图像模糊的像差，通过较清晰图像和合成的模拟较模糊图像训练去模糊模型，再利用去模糊模型恢复整个三维图像，理论上可以使三维图像中较模糊图像恢复到与较清晰图像相当的清晰度，提升图像的分辨率。本发明方法相比于传统方法，即没有牺牲时间分辨率也没有增加照射剂量，对荧光显微成像技术做出了改进。

本发明授权一种基于深度学习的荧光显微图像像差模糊校正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的荧光显微图像像差模糊校正方法，包括如下步骤： 1利用泽尼克像差模式生成用于模拟模糊图像的前向模型，所述前向模型的表达式如下： dx,y,z＝sx,y,z*fx,y,z sx,y,z＝|hx,y,z|2 其中：fx,y,z表示横向坐标为x,y纵向坐标为z的目标物，*表示卷积算符，dx,y,z表示该目标物所成的三维图像，sx,y,z表示非相干的PSF响应函数，hx,y,z表示三维点扩散函数，表示傅里叶反变换，Hu为成像系统的光瞳函数，λ表示成像波长，γu为轴向傅里叶空间坐标，u为二维傅里叶空间坐标，n表示物镜浸没介质的折射率，i表示虚数单位； 2对于三维图像中的较清晰图像，利用前向模型通过以下表达式对其进行模拟合成出模糊图像； 其中：表示傅里叶变换，d0表示无模糊图像，d为模糊图像，为模糊图像的光学传递函数，为无模糊图像的光学传递函数，s表示非相干的PSF响应函数，s0表示理想的PSF响应函数，noise表示噪声，α为修正系数； 3将较清晰图像及对应合成的模糊图像组合成训练样本，进而利用训练样本对去模糊模型进行深度学习训练； 4将三维图像中的较模糊图像输入至训练好的去模糊模型中即可恢复出整幅清晰的三维图像。

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