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denoising:这是用于多光子显微镜图像降噪的几种有监督和无监督方法的实现，包括CARE，DnCNN，ResNet，Noise2Noise，Noise2Void，概率Noise2Void和结构化Noise2Void-源码
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文件大小: 83mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：深度学习的多光子显微镜图像降噪
多光子显微镜（MPM）图像固有地以低信噪比（SNR）捕获，从而抑制了对更深的大脑层成像的过程，实现了更高的时间和空间分辨率。 虽然基于线性滤波的经典方法无法处理MPM图像中占主导地位的泊松噪声，但深度学习图像恢复目前是一个热门话题。 在这项工作中，在MPM图像的去噪性能方面，比较了三种监督（CARE，DnCNN和ResNet）和三种非监督（Noise2Noise，Noise2Void和概率性Noise2Void）深度学习方法，并研究了监督与非监督方法之间的差距。 通过在训练数据中添加具有不同噪声水平的图像，我们的模型可以推广到盲噪声图像。 无偏神经网络也检查了泛化能力。 结果表明，我们的基于深度学习的模型实现了令人满意的降噪性能，并在广泛的噪声水平范围内进行了归纳。 还证明了与监督方法相比，无监督方法仅表现出稍微降低的降噪性能。 该发现具有重要意义，因为收集
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