CN115839936A - 一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法 - Google Patents

一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115839936A
CN115839936A CN202211589202.5A CN202211589202A CN115839936A CN 115839936 A CN115839936 A CN 115839936A CN 202211589202 A CN202211589202 A CN 202211589202A CN 115839936 A CN115839936 A CN 115839936A
Authority
CN
China
Prior art keywords
phase
locked
resolution
super
detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211589202.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115839936B (zh
Inventor
刘文杰
谢舜宇
匡翠方
陈友华
叶子桐
董建杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Zhejiang Lab
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Zhejiang Lab
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU, Zhejiang Lab filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN202211589202.5A priority Critical patent/CN115839936B/zh
Publication of CN115839936A publication Critical patent/CN115839936A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115839936B publication Critical patent/CN115839936B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,包括:1)获取不同相位、不同方向的结构光照明原始图像;2)估算出条纹的调制频率和相位参数;3)进行锁相解调提取出样品的在焦信息并滤除离焦信息;4)将锁相探测得到的结果作为原始输入进行传统超分辨重构,重建出具有层切能力、高信背比的超分辨图片,本发明在保证重构的图片具有较高分辨率的同时,能有效去除离焦的背景信息干扰。

Description

一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法
技术领域
本发明涉及光学超分辨显微成像领域,具体地说,涉及一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法。
背景技术
光学显微术由于其具有非侵入的特点在生物研究和临床诊断的应用中具有举足轻重的作用。然而,由于衍射极限的存在,光学显微镜无法分辨200nm以下的微观结构。在过去的几十年里,科学家们试图突破或绕过衍射极限,为此提出了许多显微技术,以求揭示微观世界的秘密。在这些显微术中,结构光照明显微术(SIM)在生物医学成像中是一有力的工具,因为该方法可以提供较高的时间和空间分辨率,实现超过视频速率的成像速度。尽管SIM只能获得两倍分辨率的提升,但它所需要的光功率相对于受激发射损耗显微术(STED)来说要小得多,后者为了实现几纳米量级的分辨率往往需要千瓦/平方厘米以上的光功率。其他的方法比如光活化定位显微术(PALM)和随机光重构显微术(STORM)相比于SIM来说成像速度要慢得多,它们在重构一张超分辨图像时,需要上万张的原始图像,且照明光强也需要很高。因此,STED、PALM和STORM均很难应用于活细胞成像中。而SIM则由于其快速、低光毒性和光漂白性成为一种广受欢迎的成像技术。
对于较厚的生物样品,SIM虽然能够提高其横向分辨率,但是许多细节往往会受限于较高的背景光而无法显现。为了解决这个问题,研究人员提出了一系列去背景的方法。使用周期较大的条纹照明的光切片结构光显微术(OS-SIM)可以有效去除离焦的背景信息干扰,但会降低分辨率。使用合理的空间频谱滤波与反卷积操作,也可以一定程度抑制离焦背景信息,但需要考虑图像的信噪比与信背比来设置相应参数,不利于实际应用。
因此,尽管SIM的理论分辨率可达100nm左右,但过高的背景信号会淹没微弱的高频超分辨信号,图像的实际分辨率因此降低,难以达到理论分辨率。
发明内容
本发明基于以上技术路线,提出了一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法。
本发明所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,包括原始图像获取和锁相SIM重构;所述的原始图像获取是指通过SIM硬件系统获取不同相位、不同方向的结构光照明原始图像;所述锁相SIM重构是指对获得的结构光照明原始图像进行锁相探测并将得到的结果作为SIM输入重构样品超分辨图像,具体包含以下步骤:
S1:在SIM硬件系统中,通过对入射光进行调制后在样品面形成非均匀照明光场,对样品进行激发;
S2:在某一方向上对非均匀照明光场进行移相,记录不同相位的M张不同相位下的原始图像;
S3:对非均匀照明光场进行方向旋转,产生N组不同方向干涉条纹;在每个方向下,重复操作S2,记录每一个方向下,不同相位下拍摄到的原始图像;
S4:将S2和S3拍摄的N*M张原始图像,作为重构样品超分辨图像的原始图像;
S5:建立原始图像与非均匀照明光场的关系式,计算所有方向上非均匀照明光场的调制频率和相位;
S6:通过锁相探测的方式提取原始图像的在焦信息,同时滤除离焦信息,得到锁相图像;
S7:将锁相图像作为SIM原始输入,结合非均匀照明光场的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000031
重构样品超分辨图像。
作为优选,所述的SIM硬件系统包括任何现有的SIM硬件系统,所述的非均匀照明光场为条纹状,所述的锁相探测是指将结构光照明原始图像进行锁相解调提取出样品的在焦信息并滤除离焦信息。
作为优选,所述原始图像为拍摄的分辨率低于200nm的宽场低分辨率图像,数量在二维成像模式下是3*3,在三维成像模式下是5*3。
作为优选,所述步骤S5原始图像与非均匀照明光场的关系式中包括原始图像、非均匀照明光场、所成像样品的在焦信息、所成像样品的离焦信息、SIM硬件系统的探测点扩散函数。
作为优选,所述步骤S5包括以下子步骤:
S5.1:建立某个方向非均匀照明光场下,所拍摄样品图像与非均匀照明光场之间的关系表达式;
S5.2:通过S5.1的关系表达式,计算照明条纹的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000041
S5.3:对所有方向上的非均匀照明光场执行S5.1和S5.2的操作,计算所有非均匀照明光场的调制频率和相位。
作为优选,所述步骤S6的锁相探测包括基于互相关计算的锁相探测和基于交流分量提取的锁相探测。
作为优选,所述基于互相关计算的锁相探测包括以下步骤:
S6.1.1:计算某一方向的原始图像在焦信号的互相关系数;
S6.1.2:将该互相关系数与原始图像相乘,得到锁相探测后的图像。
作为优选,所述步骤S6.1.1中互相关系数的计算公式中包括非均匀照明光场强度分布及其平均值和标准差、原始图像强度分布及其平均值和标准差。
作为优选,所述基于交流分量提取的锁相探测包括以下步骤:
S6.2.1:将原始图像分解为直流分量和交流分量的叠加;
S6.2.2:利用原始图像和直流分量计算得到交流分量作为锁相探测的结果。
作为优选,所述步骤S7包括以下子步骤:
S7.1:将某一方向的锁相图像输入SIM重构得到该方向的输入频谱,通过该方向下的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000042
计算该方向的输入频谱的高频分量和低频分量,将各个高频分量和低频分量移频至对应位置,得到在该方向具有超分辨信息的物体频谱;
S7.2:对所有方向的锁相图像执行S7.1的操作,得到所有方向的高频频谱,对高频频谱进行维纳滤波,得到重构的样品超分辨图像。
本发明提出的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,可基于任何SIM硬件系统来实现;既可用于荧光SIM成像,也可用于非荧光SIM成像;既可用于二维SIM,包括全内反射SIM、掠入射SIM等,也可以用于三维SIM,应用范围广,在保证重构的图片具有较高分辨率的同时,能有效去除离焦的背景信息干扰,提高对比度,增强细节;对厚样品成像时,本发明重构结果具有明显的层切效果。
附图说明
图1为本发明的原始图像获取流程示意图;
图2为本发明的锁相SIM重构流程示意图。
具体实施方式
下面通过附图以及具体实施方式进一步说明本发明。
本发明的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,包括原始图像获取和锁相SIM重构;所述的原始图像获取是指通过SIM硬件系统获取不同相位、不同方向的结构光照明原始图像;所述锁相SIM重构是指对获得的结构光照明原始图像进行锁相探测并将得到的结果作为SIM输入重构样品超分辨图像。
所述的SIM硬件系统包括任何现有的SIM硬件系统,所述的非均匀照明光场为条纹状,所述的锁相探测是指将结构光照明原始图像进行锁相解调提取出样品的在焦信息并滤除离焦信息。所述原始图像为拍摄的分辨率低于200nm的宽场低分辨率图像,数量在二维成像模式下是3*3,在三维成像模式下是5*3。
本方法具体包含以下步骤:
S1:在SIM硬件系统中,通过对入射光进行调制后在样品面形成非均匀照明光场,对样品进行激发;
S2:在某一方向上对非均匀照明光场进行移相,记录不同相位的M张不同相位下的原始图像;
S3:对非均匀照明光场进行方向旋转,产生N组不同方向干涉条纹;在每个方向下,重复操作S2,记录每一个方向下,不同相位下拍摄到的原始图像;
S4:将S2和S3拍摄的N*M张原始图像,作为重构样品超分辨图像的原始图像;
S5:建立原始图像与非均匀照明光场的关系式,计算所有方向上非均匀照明光场的调制频率和相位;
上述步骤S5原始图像与非均匀照明光场的关系式中包括原始图像、非均匀照明光场、所成像样品的在焦信息、所成像样品的离焦信息、SIM硬件系统的探测点扩散函数。步骤S5包括以下子步骤:
S5.1:建立某个方向非均匀照明光场下,所拍摄样品图像与非均匀照明光场之间的关系表达式;
S5.2:通过S5.1的关系表达式,计算照明条纹的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000071
S5.3:对所有方向上的非均匀照明光场执行S5.1和S5.2的操作,计算所有非均匀照明光场的调制频率和相位。
S6:通过锁相探测的方式提取原始图像的在焦信息,同时滤除离焦信息,得到锁相图像;
上述步骤S6的锁相探测包括基于互相关计算的锁相探测和基于交流分量提取的锁相探测。
所述基于互相关计算的锁相探测包括以下步骤:
S6.1.1:计算某一方向的原始图像在焦信号的互相关系数;
S6.1.2:将该互相关系数与原始图像相乘,得到锁相探测后的图像。
所述步骤S6.1.1中互相关系数的计算公式中包括非均匀照明光场强度分布及其平均值和标准差、原始图像强度分布及其平均值和标准差。
所述基于交流分量提取的锁相探测包括以下步骤:
S6.2.1:将原始图像分解为直流分量和交流分量的叠加;
S6.2.2:利用原始图像和直流分量计算得到交流分量作为锁相探测的结果。
S7:将锁相图像作为SIM原始输入,结合非均匀照明光场的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000081
重构样品超分辨图像。
上述步骤S7包括以下子步骤:
S7.1:将某一方向的锁相图像输入SIM重构得到该方向的输入频谱,通过该方向下的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000082
计算该方向的输入频谱的高频分量和低频分量,将各个高频分量和低频分量移频至对应位置,得到在该方向具有超分辨信息的物体频谱;
S7.2:对所有方向的锁相图像执行S7.1的操作,得到所有方向的高频频谱,对高频频谱进行维纳滤波,得到重构的样品超分辨图像。
实施例1
如图1所示,在原始图像获取步骤中:
(1)在SIM硬件系统中,通过对入射光进行调制后在样品面形成非均匀照明光场,对样品进行激发;
(2)在某一方向上对非均匀照明光场进行移相,每次改变相位2π/M,记录M张不同相位下的图像,本实施例采用M=3的情况进行说明,但其他情况同样适用;
(3)对条纹进行方向旋转,产生N组不同方向干涉条纹。本实施例采用N=3的情况进行说明,但其他情况同样适用。在每个方向下,重复操作b,记录下每一个干涉方向下,不同相位情况下拍摄到的图像;
(4)每次在改变照明条纹位置或方向时,样品被调制后发出混频信号被探测相机接收,形成一张低分辨率图像。对N个方向的干涉条纹,进行M步相移,共拍摄N*M张低分辨率图In,m(n=1,2,3,…,N;m=1,2,3,…,M),对应N*M个条纹Pn,m(n=1,2,3,…,M;m=1,2,3,…,M),作为后续重构样品超分辨图像算法的原始图。本实施例采用采集3*3=9张原始图像来进行说明。
如图2所示,在锁相SIM重构步骤中:
一、提取条纹参数:
建立某个方向非均匀照明光场下,所拍摄样品图像与非均匀照明光场之间的关系表达式;
Figure BDA0003993229230000091
其中,k0是照明条纹的调制频率,
Figure BDA0003993229230000092
是第j步相移时对应的相位,m为调制深度,Oin代表样品在焦信息,Oout代表样品离焦信息,H(r)是系统的探测点扩散函数(PSF),*表示卷积;
通过表达式(1)计算照明条纹的调制频率k0和相位
Figure BDA0003993229230000093
对表达式(1)作傅里叶变换后,进行自相关操作:
Figure BDA0003993229230000094
其中,
Figure BDA0003993229230000095
表示相关操作,上标*表示取变量的复共轭,~表示对原数据作傅里叶变换。/>
Figure BDA0003993229230000101
在k=±k0处具有极大值,通过搜索峰值的位置可估计出调制频率k0
照明条纹的相位
Figure BDA0003993229230000102
可取/>
Figure BDA0003993229230000103
在k=k0时的相位得到,即
Figure BDA0003993229230000104
其中arg(·)表示取复变量的辐角;
对所有方向上的非均匀照明光场重复上述操作,计算所有非均匀照明光场的调制频率和相位。
二、锁相探测:
利用在焦信息随照明调制变化的特点,通过锁相探测的方式提取出在焦信息Oin。本发明提出两种锁相计算方式,均可有效滤除离焦信息,其他类似锁相计算方式也同样适用。
基于互相关计算的锁相探测:
定义某一方向下原始图像的在焦信号互相关系数ρ(x,y)
Figure BDA0003993229230000105
其中Pj代表照明条纹的强度分布,μII分别代表同一方向下,不同相位原始图像的平均值和标准差,μPP分别代表该方向下,照明图案Pj的平均值和标准差。在焦信号互相关系数ρ表示任意位置处,在焦信息与信号的相关程度,该系数越大,代表某处在焦信息能量占比越高;
将在焦信息互相关系数同原始数据相乘,得到锁相探测后的数据:
Figure BDA0003993229230000111
基于交流分量提取的锁相探测:将原始图像分解为直流分量和交流分量,计算得到交流分量并将其作为锁相探测的结果:
改写表达式(1),原始图像可视为直流分量Idc和交流分量Iac二者之和:
Figure BDA0003993229230000112
其中直流分量Idc可由两分量Idc1,Idc2表示:
Idc=Idc1-Idc2 (7)
其中
Figure BDA0003993229230000113
Figure BDA0003993229230000114
因此可求出交流分量Iac,将其作为锁相探测的结果:
Figure BDA0003993229230000121
三、SIM超分辨重构:
将锁相探测的结果作为SIM原始输入,进行超分辨重构。
首先提取高频分量,并移频至正确位置,SIM重构原始输入的频谱,用矩阵形式可表示为:
Figure BDA0003993229230000122
由于已经估计出条纹参数
Figure BDA0003993229230000123
因此可分别求出高频分量和低频分量:
Figure BDA0003993229230000124
将各分量移频至对应位置,得到在某一方向具有超分辨信息的物体频谱:
Figure BDA0003993229230000125
其中下标i代表不同方向。
对所有方向的原始图像执行上述操作,补全各个方向的高频频谱,然后对高频频谱进行维纳滤波,减少噪声影响,得到重构的样品超分辨图像。
维纳滤波关系式:
Figure BDA0003993229230000131
其中ε是正常数,根据图像噪声水平来设置ε的值。
本发明可基于任何SIM硬件系统来实现,应用范围广,在保证重构的图片具有较高分辨率的同时,能有效去除离焦的背景信息干扰,提高对比度,增强细节;对厚样品成像时,本发明重构结果具有明显的层切效果。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于,包括原始图像获取和锁相SIM重构;所述的原始图像获取是指通过SIM硬件系统获取不同相位、不同方向的结构光照明原始图像;所述锁相SIM重构是指对获得的结构光照明原始图像进行锁相探测并将得到的结果作为SIM输入重构样品超分辨图像,具体包含以下步骤:
S1:在SIM硬件系统中,通过对入射光进行调制后在样品面形成非均匀照明光场,对样品进行激发;
S2:在某一方向上对非均匀照明光场进行移相,记录不同相位的M张不同相位下的原始图像;
S3:对非均匀照明光场进行方向旋转,产生N组不同方向干涉条纹;在每个方向下,重复操作S2,记录每一个方向下,不同相位下拍摄到的原始图像;
S4:将S2和S3拍摄的N*M张原始图像,作为重构样品超分辨图像的原始图像;
S5:建立原始图像与非均匀照明光场的关系式,计算所有方向上非均匀照明光场的调制频率和相位;
S6:通过锁相探测的方式提取原始图像的在焦信息,同时滤除离焦信息,得到锁相图像;
S7:将锁相图像作为SIM原始输入,结合非均匀照明光场的调制频率k0和相位
Figure FDA0003993229220000011
重构样品超分辨图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于:所述的SIM硬件系统包括任何现有的SIM硬件系统,所述的非均匀照明光场为条纹状,所述的锁相探测是指将结构光照明原始图像进行锁相解调提取出样品的在焦信息并滤除离焦信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于,所述原始图像为拍摄的分辨率低于200nm的宽场低分辨率图像,数量在二维成像模式下是3*3,在三维成像模式下是5*3。
4.根据权利要求1所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于,所述步骤S5原始图像与非均匀照明光场的关系式中包括原始图像、非均匀照明光场、所成像样品的在焦信息、所成像样品的离焦信息、SIM硬件系统的探测点扩散函数。
5.根据权利要求1所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于,所述步骤S5包括以下子步骤:
S5.1:建立某个方向非均匀照明光场下,所拍摄样品图像与非均匀照明光场之间的关系表达式;
S5.2:通过S5.1的关系表达式,计算照明条纹的调制频率k0和相位
Figure FDA0003993229220000021
S5.3:对所有方向上的非均匀照明光场执行S5.1和S5.2的操作,计算所有非均匀照明光场的调制频率和相位。
6.根据权利要求1所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于:所述步骤S6的锁相探测包括基于互相关计算的锁相探测和基于交流分量提取的锁相探测。
7.根据权利要求6所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于:所述基于互相关计算的锁相探测包括以下步骤:
S6.1.1:计算某一方向的原始图像在焦信号的互相关系数;
S6.1.2:将该互相关系数与原始图像相乘,得到锁相探测后的图像。
8.根据权利要求7所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于:所述步骤S6.1.1中互相关系数的计算公式中包括非均匀照明光场强度分布及其平均值和标准差、原始图像强度分布及其平均值和标准差。
9.根据权利要求6所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于:所述基于交流分量提取的锁相探测包括以下步骤:
S6.2.1:将原始图像分解为直流分量和交流分量的叠加;
S6.2.2:利用原始图像和直流分量计算得到交流分量作为锁相探测的结果。
10.根据权利要求1所述的一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法,其特征在于:所述步骤S7包括以下子步骤:
S7.1:将某一方向的锁相图像输入SIM重构得到该方向的输入频谱,通过该方向下的调制频率k0和相位
Figure FDA0003993229220000031
计算该方向的输入频谱的高频分量和低频分量,将各个高频分量和低频分量移频至对应位置,得到在该方向具有超分辨信息的物体频谱;
S7.2:对所有方向的锁相图像执行S7.1的操作,得到所有方向的高频频谱,对高频频谱进行维纳滤波,得到重构的样品超分辨图像。
CN202211589202.5A 2022-12-12 2022-12-12 一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法 Active CN115839936B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211589202.5A CN115839936B (zh) 2022-12-12 2022-12-12 一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211589202.5A CN115839936B (zh) 2022-12-12 2022-12-12 一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115839936A true CN115839936A (zh) 2023-03-24
CN115839936B CN115839936B (zh) 2023-07-18

Family

ID=85578451

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211589202.5A Active CN115839936B (zh) 2022-12-12 2022-12-12 一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115839936B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117369106A (zh) * 2023-12-05 2024-01-09 北京大学 一种多点共聚焦图像扫描显微镜及成像方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106770147A (zh) * 2017-03-15 2017-05-31 北京大学 一种结构光照明超分辨显微成像系统及其成像方法
CN108061965A (zh) * 2017-11-30 2018-05-22 浙江大学 基于变角度全内反射结构光照明的三维超分辨显微成像方法和装置
CN110954521A (zh) * 2019-12-18 2020-04-03 深圳大学 一种宽场超分辨显微成像方法及其系统
CN111077121A (zh) * 2019-12-06 2020-04-28 中国科学院西安光学精密机械研究所 空域中直接重构结构光照明超分辨图像的快速方法及系统
CN111308682A (zh) * 2019-11-18 2020-06-19 天津大学 基于结构光照明的超分辨重构方法
CN111693496A (zh) * 2020-05-15 2020-09-22 清华大学 基于结构光照明的双光子光场超分辨显微成像方法
CN113670878A (zh) * 2021-08-25 2021-11-19 西安交通大学 基于空频域混合式重建的超分辨结构光照明显微成像方法
CN115308185A (zh) * 2022-09-15 2022-11-08 西安交通大学 高速无伪影超分辨结构光照明显微成像方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106770147A (zh) * 2017-03-15 2017-05-31 北京大学 一种结构光照明超分辨显微成像系统及其成像方法
CN108061965A (zh) * 2017-11-30 2018-05-22 浙江大学 基于变角度全内反射结构光照明的三维超分辨显微成像方法和装置
CN111308682A (zh) * 2019-11-18 2020-06-19 天津大学 基于结构光照明的超分辨重构方法
CN111077121A (zh) * 2019-12-06 2020-04-28 中国科学院西安光学精密机械研究所 空域中直接重构结构光照明超分辨图像的快速方法及系统
CN110954521A (zh) * 2019-12-18 2020-04-03 深圳大学 一种宽场超分辨显微成像方法及其系统
CN111693496A (zh) * 2020-05-15 2020-09-22 清华大学 基于结构光照明的双光子光场超分辨显微成像方法
CN113670878A (zh) * 2021-08-25 2021-11-19 西安交通大学 基于空频域混合式重建的超分辨结构光照明显微成像方法
CN115308185A (zh) * 2022-09-15 2022-11-08 西安交通大学 高速无伪影超分辨结构光照明显微成像方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117369106A (zh) * 2023-12-05 2024-01-09 北京大学 一种多点共聚焦图像扫描显微镜及成像方法
CN117369106B (zh) * 2023-12-05 2024-03-08 北京大学 一种多点共聚焦图像扫描显微镜及成像方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115839936B (zh) 2023-07-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111145089B (zh) 高保真图像重构方法、系统、计算机设备和存储介质
CN111308682B (zh) 基于结构光照明的超分辨重构方法
CN111982870B (zh) 一种扫描结构光超分辨显微成像装置及方法
Kutyniok et al. Image separation using wavelets and shearlets
Hovden et al. Extended depth of field for high-resolution scanning transmission electron microscopy
DE19908883A1 (de) Verfahren zur Erhöhung der Auflösung optischer Abbildung
CN115839936B (zh) 一种基于锁相探测的结构光照明超分辨显微成像重构方法
CN111458317B (zh) 一种直接结构光照明超分辨显微重建方法
WO2010101894A2 (en) High resolution laser scanning microscopy imaging system and method using spatially patterned cumulative illumination of detection fields
WO2020260152A1 (en) Signal processing apparatus and method for enhancing a digital input signal
Zeng et al. Computational methods in super-resolution microscopy
Zhi-guo et al. A wavelet based algorithm for multi-focus micro-image fusion
Li et al. PURE-LET deconvolution of 3D fluorescence microscopy images
Ponti et al. Image restoration using gradient iteration and constraints for band extrapolation
WO2024082607A1 (zh) 基于主成分分析的结构光照明显微成像方法
CN115841423B (zh) 一种基于深度学习的宽场照明荧光超分辨显微成像方法
CN108717685B (zh) 一种增强图像分辨率的方法及系统
CN114092331B (zh) 一种结合锁相放大预处理的结构光超分辨重建方法
van Kempen et al. Application of image restoration methods for confocal fluorescence microscopy
JP2022551174A (ja) 低光子計数撮像条件における改善された信号対ノイズ比を用いたsted顕微鏡法
Fortun et al. Reconstruction from multiple poses in fluorescence imaging: Proof of concept
CN116402678B (zh) 超分辨结构光照明显微镜的频谱优化直接重建方法
Abulshohoud et al. A general method for multiresolutional analysis of mesoscale features in dark-field x-ray microscopy images
Sarkar et al. Filtering magnetic resonance images to detect brain tumor
Cao et al. Auto-focusing evaluation functions in digital image system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant