1 华南师范大学生物光子学研究院, 教育部激光生命科学重点实验室, 广东 广州 510631
2 华南师范大学生物光子学研究院, 广东省激光生命科学重点实验室, 广东 广州 510631
由于具有低光毒性、高速宽视场以及多通道三维超分辨成像能力,超分辨结构照明显微术(SR-SIM)特别适合用于活细胞中动态精细结构的实时检测研究。超分辨结构照明显微图像重建算法(SIM-RA)对SR-SIM的成像质量具有决定性影响。本文首先简要介绍了超分辨显微术的发展现状,阐述了研究SR-SIM图像重建算法的必要性;然后介绍了SR-SIM的成像原理,并重点介绍了SR-SIM图像重建算法,包括SR-SIM中频繁使用的去卷积重建算法、SR-SIM校准与重建过程中参数值获取的算法,以及目前发展的超分辨结构照明显微图像重建算法,并介绍了SR-SIM工具箱;最后总结了当前发展超分辨结构照明显微图像重建算法需解决的5个问题。
生物光子学 光学成像 超分辨显微术 结构照明显微术 图像重建算法 荧光 多帧重建 biophotonics optical imaging super-resolution microscopy structured illumination microscopy image reconstruction algorithm fluorescence multi-frame reconstruction
1 电子科技大学电子工程学院
2 电子科技大学通信与信息工程学院，成都 611731
本文主要研究序列图像超分辨率重建技术。本文提出了一种新的基于分块策略的超分辨率算法，由于采用分块策略，矩阵规模极大减小，且其规模与分块大小相关，而与原始序列大小无关，故能有效降低系统内存开销，提高系统处理效率。实验表明，传统多帧算法对运动估计的精度要求很高，而本文算法对此要求不高，在采用低精度运动估计技术的条件下，本文算法性能要远远胜过传统多帧算法。因此本文算法更为适合实际工程应用。关键词: 中图分类号: 文献标志码: Adoi:
超分辨率 多帧重建 自适应技术 super resolution multi-frame reconstruction adaptive technology
