光学学报, 2018, 38 (10): 1017003, 网络出版: 2019-05-09  

基于低秩矩阵填充的背景荧光噪声抑制方法 下载: 968次

Low-Rank-Matrix-Completion-Based Method for Suppressing Background Fluorescence
作者单位
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
图 & 表

图 1. 2D仿真模型

Fig. 1. 2D simulation model

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图 2. 可视域示意图

Fig. 2. Sketch of FOV

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图 3. 算法1的流程图

Fig. 3. Flow chart of algorithm 1

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图 4. 单光源实验中,0.06/50噪声级别下两种方法的2D和3D重建结果。(a) IVTCG-NO方法的2D重建结果;(b) IVTCG-LR方法的2D重建结果; (c) IVTCG-NO方法的3D重建结果; (d) IVTCG-LR方法的3D重建结果

Fig. 4. Reconstruction using two methods at noise level of 0.06/50 in single light source experiment. (a) 2D reconstruction using IVTCG-NO method; (b) 2D reconstruction using IVTCG-LR method; (c) 3D reconstruction using IVTCG-NO method; (d) 3D reconstruction using IVTCG-LR method

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图 5. 双光源实验中,0.06/50噪声级别下两种方法的重建结果。(a) IVTCG-NO方法的2D重建结果; (b) IVTCG-LR方法的2D重建结果; (c) IVTCG-NO方法的2D重建结果; (d) IVTCG-LR方法的3D重建结果

Fig. 5. Reconstruction using two methods at noise level of 0.06/50 in double light sources. (a) 2D reconstruction using IVTCG-NO method; (b) 2D reconstruction using IVTCG-LR method; (c) 3D reconstruction using IVTCG-NO method; (d) 3D reconstruction using IVTCG-LR method

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表 1数字鼠器官光学参数

Table1. Optical parameters of the organs of digital mouse

Organμax /mm-1μ'sx /mm-1μam /mm-1μ'sm /mm-1g
Muscle0.0750.4120.0430.3500.90
Heart0.0510.9440.0300.8700.85
Stomach0.0101.4170.0071.3400.92
Liver0.3040.6680.1760.6290.90
Kidneys0.0582.2040.0342.0210.86
Lungs0.1702.1570.0972.0930.90

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表 2不同噪声级别下两种方法的重建结果

Table2. Reconstruction using two methods at different noise levels

MethodNL(τ,ε)LE /mmCNRTime /s
IVTCG-LR0.06/50(10-12,10-12)0.4679±9.2×10-320.5455±1.871.0230±4.4
IVTCG-NO0.06/50(10-14,10-12)0.7528±013.7432±074.3608±3.2
IVTCG-LR0.06/60(10-12,10-12)0.4409±8.7×10-325.2068±2.062.6312±4.3
IVTCG-NO0.06/60(10-14,10-12)0.7420±014.2688±069.7136±1.3
IVTCG-LR0.06/70(10-12,10-12)0.4154±1.1×10-227.9832±3.3×10-161.4392±7.0
IVTCG-NO0.06/70(10-14,10-12)0.7313±014.8315±068.2468±0.6
IVTCG-LR0.06/80(10-12,10-12)0.3928±3.9×10-328.8322±4.0×10-152.3152±3.5
IVTCG-NO0.06/80(10-14,10-12)0.7134±016.1134±068.2628±1.9
IVTCG-LR0.06/90(10-12,10-13)0.3810±4.4×10-417.4285±1.2×10-251.3362±4.8
IVTCG-NO0.06/90(10-14,10-12)0.7031±016.1723±067.9030±1.5
IVTCG-LR0.06/100(10-12,10-13)0.3591±3.9×10-418.3511±5.9×10-345.3048±1.9
IVTCG-NO0.06/100(10-14,10-12)0.6915±016.4278±066.2242±0.5

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表 3OR1MP算法的运行时间和去噪前后外表面观测的相对误差

Table3. Running time of OR1MP algorithm and relative errors of the boundary observation vectors before and after denoising operation

NL0.06/500.06/600.06/700.06/800.06/900.06/100
Time /s0.00520.00520.00580.00620.00560.0054
eLR1.01720.88580.79650.73310.68630.6508
eNO1.49441.24531.06740.93400.83020.7472

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表 4不同噪声级别条件下两种方法的重建结果

Table4. Reconstruction using two methods at different noise levels

MethodNL(τ,ε)LE /mmCNRTime /s
IVTCG-LR0.06/50(10-14,10-13)0.8234±1.9×10-318.8590±6.1×10-2148.0212±4.4
IVTCG-NO0.06/50(10-16,10-12)2.7076±013.5230±043.6608±1.4
IVTCG-LR0.06/60(10-14,10-13)0.8443±8.6×10-418.6281±4.6×10-2146.4514±3.2
IVTCG-NO0.06/60(10-15,10-12)2.7227±013.2980±048.4676±2.2
IVTCG-LR0.06/70(10-14,10-13)0.8650±2.4×10-318.2852±6.9×10-2146.5268±2.1
IVTCG-NO0.06/70(10-15,10-12)2.7368±013.2485±047.4714±1.1
IVTCG-LR0.06/80(10-14,10-13)0.8837±1.8×10-318.1829±9.2×10-2151.7274±1.3
IVTCG-NO0.06/80(10-16,10-12)2.7259±013.3588±051.4532±1.3
IVTCG-LR0.06/90(10-14,10-13)0.9003±3.1×10-317.8455±1.9×10-1147.2034±3.8
IVTCG-NO0.06/90(10-16,10-12)2.7150±013.5971±050.9520±0.3
IVTCG-LR0.06/100(10-15,10-12)0.9110±2.8×10-318.6627±1.6×10-170.1896±11
IVTCG-NO0.06/100(10-17,10-12)2.7343±013.1110±048.5222±7.2

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表 5光源1和光源2的LE

Table5. LE of light source 1 and light source 2 mm

NL0.06/500.06/600.06/700.06/800.06/900.06/100
IVTCG-LR(LE1)0.4862±1.0×10-30.5057±8.1×10-40.5247±1.0×10-30.5423±9.4×10-40.5579±2.4×10-30.5787±3.1×10-3
IVTCG-LR(LE2)0.3372±1.5×10-30.3386±8.4×10-40.3403±1.5×10-30.3414±9.2×10-40.3424±9.9×10-40.3224±2.1×10-3
IVTCG-NO(LE1)1.8779±01.8957±01.9109±01.8988±01.8767±01.9088±0
IVTCG-NO(LE2)0.8297±00.8270±00.8259±00.8271±00.8383±00.8255±0

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表 6OR1MP算法的运行时间和去噪前后外表面观测的相对误差

Table6. Running time of OR1MP algorithm and relative errors of the boundary observation vectors before and after denoising operation

NL0.06/500.06/600.06/700.06/800.06/900.06/100
Time /s0.00460.00560.00500.00460.00540.0056
eLR1.35041.15951.02800.93320.86250.8082
eNO2.04651.70541.46181.27901.13691.0232

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王晓东, 耿国华, 易黄建, 何雪磊, 贺小伟. 基于低秩矩阵填充的背景荧光噪声抑制方法[J]. 光学学报, 2018, 38(10): 1017003. Xiaodong Wang, Guohua Geng, Huangjian Yi, Xuelei He, Xiaowei He. Low-Rank-Matrix-Completion-Based Method for Suppressing Background Fluorescence[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(10): 1017003.

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