熒光顯微圖像的解卷積方法研究.pdf

1、熒光顯微成像方法是采用紫外線作為照射源，來照射被檢測細胞，使細胞結構發(fā)出熒光，然后在顯微鏡下觀察細胞的形狀及其他特征。在生物醫(yī)學研究中，通過熒光成像技術，可以查看到生物細胞的活體結構和活動機理。但是由于各種因素的干擾，成像系統(tǒng)得到的圖像分辨率都會降低，而解卷積的目的就是提高退化后圖像的分辨率。通常有兩種可用的解卷積方法：光學的和計算的。光學方法是在散焦光到達檢測器之前就阻擋它以減少失真。雖然光學處理的圖像的三維分辨率更為明顯，但是該圖像

2、包含嚴重的各向異性。在計算解卷積的方法中，數(shù)據(jù)則是由計算機處理，以減弱圖像中的噪聲和模糊，本文就是通過計算的方法來提升圖像分辨率。
　　本文提供了三種解卷積的思路。傳統(tǒng)解卷積方法均為非盲解卷積，僅適用于點擴散函數(shù)已知的情形，設計了一種基于參數(shù)化點擴散函數(shù)模型的解卷積方法，將點擴散函數(shù)擬合為多重高斯疊加形式，構造出了ER方法的盲解卷積形式，然后采用輪流優(yōu)化方法進行求解，同時將結合TV與Hessian正則的多重正則方法用于ER解卷積。

3、第二種思路是在似然項不變的情況下提出了Non-local正則項，并應用到二維空間圖像與三維時間序列圖像中，并采用最速下降法求解。思路三則是利用三維熒光圖像縱軸分辨率低于橫軸的特點，將圖像沿縱軸進行插值，以使與橫軸分辨率一致，然后采用稀疏表示的方法從橫軸學習字典應用到縱軸，同時結合縱軸的Non-loal先驗來提高縱軸的分辨率。
　　本文采用MATLAB R2012a和Visual Studio2012軟件進行計算機仿真，并將每種方法