462
правки
Изменения
→Улучшение качества изображений
== Улучшение качества изображений ==
[[Файл:Autofocus cnn.png|leftright|400px|thumb|(a) Архитектура сверточной нейронной сети для предсказывания положения фокуса микроскопа из .(b) Примеры изображений с разным фокусным расстоянием<ref>[https://www.nature.com/articles/s41598-018-25458-w/ статьиLing Wei— Reconstructing cell cycle and disease progression using deep learning, 2018].(b) Примеры изображений с разным фокусным расстоянием</ref>.]]
Зачастую изображения, полученные с помощью микроскопии, не имеют достаточно хорошее для дальнейшей работы качество. Есть разные способы борьбы с этим. Можно улучшать качества двумерных изображений стандартными методами, не имеющих отличий, связанных со специфичностью данных, или же заранее пытаться получить высококачественное изображение, предсказывая положение фокуса.
При покадровой съемке длительного непрерывного процесса необходимо постоянно следить за положением фокуса микроскопа, чтобы не получать размытые изображения. Процесс выставления фокуса можно автоматизировать, построив сеть, которая будет предсказывать нужное положение. Эту задачу можно свести к задаче классификации изображений по фокусному расстоянию во время съемки. Для ее решения используется сверточная сеть, которая состоит из двух блоков свертки и двух полносвязных блоков для классификации.
Такая сверточная сеть показывает большую точность, чем группа людей-экспертов. По сравнению с другими подходами к автофокусировке, сеть не требует физической калибровки и устойчива к шуму, оптическим артефактам и особенностям, отличным от ячеек<ref>[https://www.nature.com/articles/s41598-018-25458-w/ Ling Wei— Reconstructing cell cycle and disease progression using deep learning, 2018]</ref>.
=== Восстановление рассеянных трехмерных изображений ===
