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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于自监督学习的显微镜视频插帧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：CN118646837B 。

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：202410613624.4，技术领域涉及：H04N7/01；该发明授权一种基于自监督学习的显微镜视频插帧方法是由谭伟敏;颜波;何瑞安;张子贤设计研发完成，并于2024-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的显微镜视频插帧方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频处理技术领域，具体为一种基于自监督学习的显微镜视频插帧方法。本发明方法包括：首先，采用自监督训练策略训练深度学习模型，从有噪声的显微镜视频中学习视频插帧；其次，引入基于选择性状态空间模型的时空特征对齐模块，高效进行视频插帧；最后，模拟数据集评估显微镜视频插帧任务，该数据集包含不同对象和噪声水平。实验结果表明，本模型在视频插帧性能上具有显著的优势，而且处理内存消耗只有之前的四分之一，具有很高实用价值。

本发明授权一种基于自监督学习的显微镜视频插帧方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的显微镜视频插帧方法，其特征在于，具体步骤如下： 1通过视频采集设备获取生物成像过程中产生的含有各种噪声和低帧率的视频帧，使用特征提取模块对获取的视频帧进行特征提取，并用特征插值模块进行插值，得到含有噪声的视频帧； 2使用基于选择性状态空间模型的时空特征对齐模块，对输入的含有噪声的视频帧进行特征对齐处理；该时空特征对齐模块通过动态调整模型关注的区域和维度，精确处理视频中的时空特征，优化帧间信息的整合，提升视频帧的质量； 3使用帧合成模块将经过特征对齐和信息整合后的视频数据重新构成视频帧，输出为高帧率和低噪声的清晰视频； 4使用噪声鲁棒的损失函数训练视频插帧模型，视频插帧模型包含特征提取模块，特征插值模块，时空特征对齐模块和帧合成模块；其中，利用视频中相邻帧之间的时间连续性和内在相关性，自动学习视频帧之间的变换和插帧细节，从而训练出能够从噪声帧中插帧出清晰帧的模型； 5使用数据模拟方法来评估插帧任务的性能，该数据包含具有不同运动模式的生物对象，以及不同噪声水平的设置，用于模拟实际生物成像中遇到的复杂情况； 步骤4中所述的损失函数，具体如下：首先采用像素值之间的欧氏距离来约束重构的视频帧和真实视频帧： LR＝||fθφ↓IN-IN||2，1 其中，fθ是参数为θ的复原模型，IN是目标噪声帧，φ↓是降采样器；还采用对于噪声鲁棒的损失函数，表示如下： 其中，φ↑是上采样函数，即为双线性插值，g1和g2是邻域子采样器，用于生成噪声图像对； 最终的损失函数表示为： L＝λ1·LR+λ2·LN，3 其中，λ1和λ2是不同训练阶段的两个超参数；具体为： 首先，在一个干净的数据集上预训练模型，让λ2＝0来学习运动建模； 然后，在有噪声的生物成像数据上对模型进行微调，并设置λ1＝0来学习带噪声的显微镜数据的增强功能。

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