Image J
Image J软件操作备忘。
基于卷积神经网络的深度学习生成的六边形衍射光栅用于抑制高阶衍射
设计了六边形衍射光栅(HDGs)用于抑制高阶衍射。
U2-Net：深入使用嵌套U结构进行显著目标检测
将提出的RSU残差块用于类U形网络结构中。
深度学习使结构照明显微镜具有低光照水平和增强的速度
两个U-Net网络堆叠在一起构成scU-Net网络。
物理先验引导深度学习用于SIM重建：建模对象到图像的退化
OIDN基于SIM成像系统的物理退化模型，利用原始输入图像、噪声分量和可学习的PSF构建了一个接近真实的退化过程。
迈向稳健的超分辨成像：模式照明傅立叶平面摄影的低阶近似方法
这篇论文没看懂，但是其中的图片可供参考。
基于物理先验卷积网络的荧光显微图像超分辨率重建
提出了一个基于物理先验的卷积超分辨率网络(PCSR)。
高分辨率体内4D-OCT鱼眼成像，使用3D-UNet和多级残留解码器
对传统的U-Net网络进行改进，增加了多级剩余解码器(MRD)。
Deep Learning Note
记录一些关于深度学习方面的知识点。
基于自监督深度学习的图像融合改进相关性超分辨率显微图像
提出了基于物理的深度学习方法来解决基于波动的成像中的图像融合问题。
