基于相似块去噪和经验模态分解的结构光照明显微镜重建算法

摘要：

结构光照明显微镜凭借其所需的激发光强度低、曝光时间短、光毒性小、无需特定的荧光探针等优点,非常适合于活细胞的超分辨率成像;然而,如果结构光照明显微镜采集的原始图像的信噪比较低,则原始图像中包含的高斯噪声和泊松噪声将导致超分辨率图像重建过程中出现参数估计准确率低、重建伪影多等问题.为了准确估计初始相位和调制深度参数并衡量估计准确率,本文提出了经验模态分解算法和分散指数指标,前者可准确估计初始相位和调制深度,后者可实现估计准确率的客观评价.同时,为了解决重建伪影的问题,本文进一步提出了基于相似块的图像去噪算法,该算法能够在保留原始图像中照明结构光特征的同时抑制图像中的噪声,进而提升参数估计的准确性,并减少重建图像中的伪影.

关键词：生物光学、图像处理、显微镜、重建算法、经验模态分解、分散指数、相似块去噪

所属期刊栏目：49

分类号：O436(光学)

资助基金：国家自然科学基金62103071

在线出版日期：2022-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：109-118