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显微图像处理技术，包括图像超分辨、去噪等，可以在不增加活体成像实验成本的基础上提升图像质量，是推动生命科学研究的利器。然而RL解卷积等传统算法对光子噪声敏感，其性能很大程度上取决于超参数的主观设置；而深度学习方法则依赖大量低分辨率/信噪比-高分辨率/信噪比的显微图像数据对进行学习。但由于活体生物样本的高动态性、以及生物结构种类的多样性，为每种生物结构采集大量高质量的训练数据是不切实际的。这些因素严...
