一种基于自监督学习的显微镜视频插帧方法

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。
复旦大学
谭伟敏 | 颜波 | 何瑞安 | 张子贤