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计算光学切片显微三维成像技术研究

作　者: 陶青川
导　师: 陈建国
学　校: 四川大学
专　业: 光学
关键词: 计算光学切片显微术 图象复原 点扩展函数 最近邻法 小波理论 深度预测 逆滤波 最大似然 最大期望 参数盲解卷积 NAS-RIF 深度变化点扩展函数
分类号: TH742
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
下　载: 413次
引　用: 13次
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内容摘要


目前三维显微成像主要有激光扫描共焦显微术(LSCM)和计算光学切片显微术(COSM)两种。相比之下,后者具有信噪比高、对样本不产生漂白现象、价格便宜等优势,但也有速度较慢的弱点。可随着计算机技术、图象处理等迅速发展,COSM将有广阔的应用前景。目前国外一些研究者已开始深入研究COSM,取得了一些进展,主要有不需要迭代运算的最近邻、深度预测、逆滤波算法和需要迭代运算的最大似然、最大期望、参数盲解卷积,盲解卷积算法。前者计算速度较快,但复原效果不理想;后者的复原质量要好一些,但运算速度较慢。 COSM处理的问题是:在样本深度方向上的模糊序列图象已知,而成像系统的噪声模型和点扩展函数未知的情况下,怎样运用信号处理、图象复原、信息光学等,真实快速地恢复出样本的三维图象来。由于模糊序列图象数据量大,要作多幅图象的反卷积、三维重建以及显示,所以COSM除研究好的去模糊方法外,提高运算速度也是一个亟待解决的问题。本文在全面总结COSM相关研究的基础上,开展了以下工作: 1、成像系统的点扩展函数分析。点扩展函数在图象复原中具有重要作用。故本文从基尔霍夫衍射公式出发,详细推导了理想显微系统的三维点扩展函数,讨论、模拟了点扩展函数的横向、轴向的光强分布,以及系统的横向和轴向频响特性,与共焦显微方式进行了详细比较,还根据采样定律,确定了z轴方向的切片间隔表达式,且根据理想点扩展函数的特点,提出了具有实用价值的三维高斯型点扩展函数模型,它的光强分布和频响特性与理想点扩展函数相近,

全文目录


关于博士论文原创性的郑重声明  3-4
摘要  4-7
Abstract  7-15
第一章 绪论  15-26
  1.1 研究意义  15-16
  1.2 COSM系统构成  16-17
  1.3 显微三维成像原理  17-18
  1.4 COSM的关键问题及难点  18-19
  1.5 国内外研究现状及本文主要工作  19-24
  1.6 论文安排  24-25
  1.7 本章小结  25-26
第二章 图象复原的理论基础  26-37
  2.1 前言  26
  2.2 图象复原的历史与发展  26-27
  2.3 图象复原的数学模型  27-29
  2.4 图象复原问题的不适定性(ill-posed)  29-32
  2.5 图象复原评价标准  32-34
  2.6 图象中的噪声模型  34-36
  2.7 本章小节  36-37
第三章 显微系统三维点扩展函数分析  37-58
  3.1 前言  37-40
  3.2 基尔霍夫衍射理论  40-41
  3.3 薄透镜的三维成像分析  41-45
  3.4 不同离焦情况的点扩展函数  45-46
  3.5 点扩展函数三维光强分布特点  46-49
  3.6 普通宽场显微镜与共焦显微镜的比较  49-52
  3.7 系统的频响特性  52-55
  3.8 基于高斯函数的三维点扩展函数的简化模型  55-57
  3.9 本章小结  57-58
第四章 基于小波变换的高斯点扩展函数估计  58-68
  4.1 前言  58-59
  4.2 算法的原理  59-62
  4.3 估计算法的细节和实现  62-64
  4.4 实验结果  64-67
  4.5 本章小节  67-68
第五章 改进最近邻复原算法  68-82
  5.1 前言  68
  5.2 最近邻算法基本原理  68-71
  5.3 层间点扩展函数的预测  71-74
  5.4 改进分块最近邻法复原算法  74
  5.5 模拟样本实验  74-78
  5.6 实际样本复原结果  78-81
  5.7 本章小节  81-82
第六章 基于频域的深度预测算法  82-94
  6.1 前言  82
  6.2 频域法深度预测算法  82-83
  6.3 基于小波变换的深度预测  83-93
  6.4 本章小节  93-94
第七章 逆滤波法及其改进  94-105
  7.1 前言  94
  7.2 三维成像的逆滤波法  94-95
  7.3 改进的维纳滤波算法  95-99
  7.4 实验结果与讨论  99-104
  7.5 本章小节  104-105
第八章 基于统计成像模型的复原算法研究  105-122
  8.1 前言  105
  8.2 显微成像的统计模型  105-108
  8.3 最大似然法图象复原算法  108-110
  8.4 参数盲解卷算法(parametric blind deconvolution)：  110-117
  8.5 实验结果与讨论  117-121
  8.6 本章小节  121-122
第九章 改进的NAS-RIF三维盲解卷积算法  122-138
  9.1 前言  122-123
  9.2 常用IBD算法  123-125
  9.3 NAS-RIF算法及其改进  125-133
  9.4 改进后的算法在三维图象复原的应用  133-137
  9.5 本章小节  137-138
第十章 基于深度变化成像模型的三维显微图象复原  138-145
  10.1 前言  138-139
  10.2 成像模型和算法研究  139-141
  10.3 实验结果  141-144
  10.4 本章小结  144-145
全文总结  145-149
攻读博士学位期间的主要论文和成果  149-151
致谢  151-152
参考文献  152-160

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中图分类: > 工业技术 > 机械、仪表工业 > 仪器、仪表 > 光学仪器 > 显微镜
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