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(cè)細(xì)胞，使細(xì)胞結(jié)構(gòu)發(fā)出熒光，然后在顯微鏡下觀察細(xì)胞的形狀及其他特征。在生物醫(yī)學(xué)研究中，通過熒光成像技術(shù)，可以查看到生物細(xì)胞的活體結(jié)構(gòu)和活動(dòng)機(jī)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(huì)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(xué)的和計(jì)算的。光學(xué)方法是在散焦光到達(dá)檢測(cè)器之前就阻擋它以減少失真。雖然光學(xué)處理的圖像的三維分辨率更為明顯，但是該圖像

2、包含嚴(yán)重的各向異性。在計(jì)算解卷積的方法中，數(shù)據(jù)則是由計(jì)算機(jī)處理，以減弱圖像中的噪聲和模糊，本文就是通過計(jì)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(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)已知的情形，設(shè)計(jì)了一種基于參數(shù)化點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)模型的解卷積方法，將點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)擬合為多重高斯疊加形式，構(gòu)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(jìn)行求解，同時(shí)將結(jié)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(xiàng)不變的情況下提出了Non-local正則項(xiàng)，并應(yīng)用到二維空間圖像與三維時(shí)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(diǎn)，將圖像沿縱軸進(jìn)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(xué)習(xí)字典應(yīng)用到縱軸，同時(shí)結(jié)合縱軸的Non-loal先驗(yàn)來提高縱軸的分辨率。
　　本文采用MATLAB R2012a和Visual Studio2012軟件進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真，并將每種方法