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基于空间高斯滤波的超分辨光学波动成像算法  
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【英文篇名】 Super-Resolution Optical Fluctuation Imaging Algorithm Based on Spatial Gaussian Filter
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【作者】 李蕊; 屈惠明; 张运海; 姜杉;
【英文作者】 Li Rui; Qu Huiming; Zhang Yunhai; Jiang Shan; School of Electronic and Optical Engineering; Nanjing University of Science and Technology; Jiangsu Key Laboratory of Medical Optics; Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology; Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 南京理工大学电子工程与光电技术学院; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏省医用光学重点实验室;
【文献出处】 激光与光电子学进展 , Laser & Optoelectronics Progress, 编辑部邮箱 2016年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像处理; 超分辨; 光学波动; 滤波去噪;
【英文关键词】 image processing; super-resolution; optical fluctuation; filtering denoising;
【摘要】 为了提高超分辨光学波动成像(SOFI)显微技术的实时性,提出了一种结合图像滤波的SOFI算法。对获取的多帧图像先进行滤波处理,再根据多帧图像中荧光粒子的时间自相关性进行SOFI算法处理,可快速得到高信噪比的超分辨图像。结果表明,对比不同滤波器,权衡去噪效果和图像分辨率,利用基于空间高斯滤波的SOFI算法可以在低信噪比的图像序列中快速得到信噪比较高的超分辨图像,计算速度提高2.3倍。
【英文摘要】 In order to achieve real-time imaging with superresolution optical fluctuation imaging(SOFI),a novel SOFI algorithm combined with image filtering is proposed.Muti-frame images should be filtering processing,and the super-resolution images with high signal-noise ratio are obtained utilizing SOFI algorithm depending on temporal self correlations of fluorescent particles in muti-frame images.The result show that the SOFI algorithm based on spatial Gaussian filter can get a high signal-noise ratio super-resolut...
【基金】 国家重大科研装备研制项目(ZDYZ2013-1); 江苏省六大人才高峰资助项目(2012-swyy-020); 苏州应用基础研究计划项目(SYG201510)
【更新日期】 2016-09-26
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 荧光显微技术在某些科学领域有着显著贡献,比如在生物学上,可以利用荧光显微技术对亚纳米尺度的微结构进行观测与分析。2014年诺贝尔化学奖授予美国科学家Eric Betzig、德国科学家Stefan W.Hell和美国科学家William E.Moerner,表彰他们在发展超分辨荧光显微镜方面的贡献。超分?

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