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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于数学成像理论和生成对抗网络的显微图像超分辨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：CN114897693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210494049.1，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于数学成像理论和生成对抗网络的显微图像超分辨方法是由王伟波;张宝元;孙雪峰;谭久彬设计研发完成，并于2022-05-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数学成像理论和生成对抗网络的显微图像超分辨方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数学成像理论和生成对抗网络的显微图像超分辨方法，属于图像处理和计算机视觉领域；基于宽场显微镜和共焦显微镜两者的成像模型，本发明提出了一种利用数学理论和改进的超分辨率生成对抗网络预测高分辨率显微图像方法，利用精确推导的点扩散函数仿真生成高、低分辨率图像对作为网络训练所需的数据集，无需图像配准。在网络设计部分，结合U‑Net和残差网络，提出一种改进型生成对抗网络，重新定义了网络中的生成器和判别器。其中生成器采用4层卷积网络和跳跃连接结构组成的16个残差模块结构采集图像细节，判别器通过加深CNN层和融合特征映射进行优化，解决判别器难以判断生成的预测图像是否真实的问题。

本发明授权基于数学成像理论和生成对抗网络的显微图像超分辨方法在权利要求书中公布了：1.基于成像模型和改进生成对抗网络的显微图像超分辨方法，其特征在于，所述方法通过建立物理成像模型生成的仿真图像训练生成对抗网络，实现超分辨率显微图像预测，步骤如下： 步骤1、基于物理成像过程，建立宽场显微和共焦显微成像系统模型，推导两显微成像系统的点扩散函数；具体推导过程为： 入射光通过物镜1聚焦到照明焦平面，入射光的电场分量用柱坐标表示，光束沿z轴正方向传播，在焦平面，即z＝0处，焦点附近任意一点P极坐标为r,θ处电场的笛卡尔分量表达式为： 其中 cosε＝cosθcosθ+sinθsinθcosφ-φ, 其中，α为物镜孔径半角，α＝arcsinNA，n为成像介质的折射率，A为常数，因此激发点扩散函数表示为： PSFexc＝|E+|E+|E 共焦显微成像系统的点扩散函数同时受到激发光和探测光的影响，表示为激发点扩散函数和探测点扩散函数的乘积；从光源球面坐标φ,θ处发出的光经透镜2和物镜2后聚焦于面阵探测平面探测器中心点球面坐标φ,θ，与宽场显微成像过程不同，共焦显微成像过程中需使用针孔实现点探测，因此计算最终的探测点扩散函数时考虑针孔的作用，聚焦区域内探测器平面电场的笛卡尔分量表示为： 其中，rd,φd,zd表示在柱坐标系的探测器平面坐标，kd为波数，且有kd＝2πλ，px,py,pzT表示电偶极矩的笛卡尔分量，函数K和函数O的表达式分别为： 其中，φ1,θ1和φ2,θ2分别为激发点和探测点处的球坐标，α2＝arcsinNA2，n2为探测区域成像介质的折射率，探测点扩散函数PSFdet，即宽场成像系统的点扩散函数表示为： PSFWF＝PSFdet＝|Edx|2+|Edy|2+|Edz|2. 共焦系统的点扩散函数综合考虑照明点扩散函数、探测点扩散函数以及针孔的作用下表示为： 其中，ps表示的是针孔的透过函数； 步骤2、利用步骤1建立的成像系统点扩散函数，对开源图像数据集进行反卷积计算，分别得到仿真的宽场显微图像和共焦显微图像，以此作为网络训练所需的低-高分辨率图像对； 步骤3、在网络训练阶段，结合U-Net结构和残差网络，设计了一种改进型超分辨率生成对抗网络； 步骤4、训练生成器和判别器，直至损失函数达到最小，完成网络训练；此时输入一张低分辨率宽场显微图像，输出一张预测的高分辨率显微图像。

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