基于累积量标准差的超分辨光学涨落成像解卷积优化?
超分辨光学涨落成像方法通过计算一组随机闪烁图像序列的累积量来提高空间分辨率。在实际实验中,由于计算的图像序列帧数有限,每个像素上累积量估计的误差将显著影响重构图像的均匀性和连续性。传统超分辨光学涨落成像技术由于缺乏对累积量估计的误差分析,在其后续的Lucy-Richardson解卷积算法中,没有对累积量重构图像的噪声添加约束条件。本文利用基于单组有限长数据的累积量标准差公式,计算了超分辨光学涨落显微图像每个像素上的累积量标准差,并将结果引入Lucy-Richardson解卷积算法中作为迭代优化的偏差阈值。模拟和实验结果表明,在相同图像序列长度下,该优化方法显著提高了超分辨重构图像的均匀性和连续性;在同等图像质量下,该方法可缩短图像序列帧数至原来的一半以下,有望用于活细胞动态超分辨成像。
超分辨显微、累积量、解卷积
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TN9;TG1
国家重点基础研究发展计划2012CB825802;国家自然科学基金61335001,61178080,61235012,11004136;国家重大科学仪器设备开发专项2012YQ15009203;深圳市科技计划项目JCYJ20120613173049560, GJHS20120621155433884资助的课题
2016-11-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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198701-1-198701-7