三维显微图像带约束的迭代解卷积复原算法

阐述显微镜透明厚样本成像原理和三维显微图像带约束的迭代解卷积复原算法。根据显微镜透明厚样本成像原理,对已知三维清晰图像进行退化处理,并且使用带约束的迭代解卷积算法去除退化图像中的散焦信息。试验结果表明,图像散焦信息的干扰得到有效的去除,清晰度和信噪比得到明显的改善,并且该算法可以恢复成像过程中丢失的部分频率成分,实现超分辨率复原。当迭代次数较大时,复原效果优于邻域法和线性方法。

三维显微图像PML超分辨率复原算法

针对显微镜透明厚样本成像原理,将Possion模型的最大似然二维图像复原算法进行三维拓展,为提高图像分辨率,应用三维显微图像复原。对已知三维清晰图像进行了退化处理,并且使用该三维拓展算法对退化图像进行复原处理。仿真实验结果表明,算法能使复原图像散焦信息的干扰得到有效的排除,获得更多的细节和信息,信噪比得到明显改善,频谱均值提高,与原清晰图像的频谱相关性较好,有较强的超分辨率复原能力,复原效果优于线性方法。