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文檔簡(jiǎn)介
1、本文在全面總結(jié)COSM相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,開(kāi)展了以下工作:1、成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)分析。本文從基爾霍夫衍射公式出發(fā),詳細(xì)推導(dǎo)了理想顯微系統(tǒng)的三維點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù),討論、模擬了點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的橫向、軸向的光強(qiáng)分布,以及系統(tǒng)的橫向和軸向頻響特性,與共焦顯微方式進(jìn)行了詳細(xì)比較,還根據(jù)采樣定律,確定了z軸方向的切片間隔表達(dá)式,且根據(jù)理想點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的特點(diǎn),提出了具有實(shí)用價(jià)值的三維高斯型點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)模型。2、點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的估計(jì)研究。本文對(duì)高斯點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的估計(jì)進(jìn)行了
2、深入研究。根據(jù)小波理論,找到了不同尺度下小波模極大值、李氏指數(shù)、高斯函數(shù)的方差三者之間的關(guān)系,提出了一種新的精確估計(jì)高斯點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的方法。3、最近鄰法復(fù)原研究。本文在高斯點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的估計(jì)算法基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于小波的層間點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)預(yù)測(cè)算法,還提出了改進(jìn)的分塊最近鄰法。4、基于頻域的深度預(yù)測(cè)算法的研究。本文提出了基于小波分解的逐點(diǎn)計(jì)算深度的改進(jìn)頻域預(yù)測(cè)算法。5、逆濾波復(fù)原研究。由于實(shí)際的三維顯微成像系統(tǒng),樣本函數(shù)的頻譜可以用逆濾波方
3、式得到。提出了根據(jù)頻率變換自動(dòng)修改信噪比的改進(jìn)三維維納濾波算法和三維增量維納濾波復(fù)原算法。6、基于統(tǒng)計(jì)成像模型的復(fù)原研究。本文在分析統(tǒng)計(jì)成像模型的基礎(chǔ)上,對(duì)最大似然法進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo),提出了抑制對(duì)比度的改進(jìn)復(fù)原算法。本文在推導(dǎo)了其梯度計(jì)算方法后,提出了基于高斯模型的參數(shù)盲解卷積算法。7、三維顯微圖象盲復(fù)原研究。本文詳細(xì)介紹了圖象盲復(fù)原迭代算法,重點(diǎn)分析了收斂的NAS--RIF二維盲復(fù)原算法原理,并針對(duì)該算法支持域?yàn)榫匦?、抗噪聲性能差等?/p>
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