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基于压缩感知STORM超分辨成像与像素的关系

Relationship of STORM super-resolution imaging and pixel based on compressive sensing

二维码有效期 120s

摘要针对基于压缩感知STORM(stochastic optical reconstruction microscopy)超分辨成像效果差的不足,提出采用高分辨相机改善基于PSF测量矩阵性能的方法.该方法能够改善基于PSF测量矩阵的约束等距性(restricted isometry property,RIP),从而达到提高重构效果的目的.实验结果表明,采用高分辨相机后基于PSF(point spread function)测量矩阵的列不相关性更好,重构能力、定位准确度和识别率都得到极大改善.同时探讨了以传统指标体系评价基于压缩感知的超分辨重构质量的优劣和适用性.发现匈牙利法和质心法的组合方案较能反应真实的基于压缩感知的超分辨重构效果.

作者程涛 ^[1] 陈丹妮 ^[2] 学术成果认领

作者单位深圳大学光电工程学院,光电子器件与系统(教育部/广东省)重点实验室,广东深圳518060;广西科技大学汽车与交通学院,广西柳州545006;深圳大学光电工程学院,深圳生物医学光学微纳检测与成像重点实验室,广东深圳518060 ^[1] 深圳大学光电工程学院,光电子器件与系统(教育部/广东省)重点实验室,广东深圳518060;深圳大学光电工程学院,深圳生物医学光学微纳检测与成像重点实验室,广东深圳518060 ^[2]

关键词压缩感知随机光学重构显微点扩散函数超分辨显微成像 compressive sensing STORM ( stochastic optical reconstruction microscopy )PSF ( point spread function )super-resolution microscopy imaging

分类号 TP391 TN16

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研究论文

DOI 10.3969/j.issn.1000-6281.2017.03.011

发布时间 2017-07-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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