一种基于深度学习的显微图像退化复原方法

本发明公开了一种基于深度学习的显微图像退化复原方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域，主要涉及针对现有显微图像复原方法存在的网络复杂度高、实时性差及细节恢复能力不足的问题。该方法包括：构建仿真退化图像数据集；设计轻量化两阶段复原网络，第一阶段采用编码器‑解码器结构提取图像全局语义特征，第二阶段基于深度可分离卷积与动态赋权机制增强图像细节。本发明实施例的显微图像退化复原方法，在显著提升图像复原质量的同时，大幅降低参数量，实现了高效、高质量的显微图像复原。