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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于主成分分析的平铺和分层自适应三维结构光照明显微成像方法。本发明利用基于主成分分析的“降维”工具将实际成像中与照明相量无关的嘈杂、干扰成分剔除，提取照明参数主导的“第一主成分”，从而以高效无迭代的方式精准识别亚像素精度的横向照明波矢。同时，本发明利用平铺重建和分层自适应方法对照明参数进行分块和分层估计，来提升局部照明参数的精确度，从而减少伪影，改善整组图的重建质量。本发明通过降低照明参数运算量并对其进行局部精准估计，有望实现快速、无迭代、高精度、高质量细胞三维超分辨成像。
主权项：1.一种基于主成分分析的平铺和分层自适应三维结构光照明显微成像方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1：采集样品在三个不同照明方向上的五步相移正弦照明图像；步骤2：将采集到的图像在横向划分成多组互相重叠的平铺子集；步骤3：计算平铺子集每层的平均调制度噪声比，利用平均调制度噪声比自适应调整每一层的照明参数；步骤4：采用主成分分析法精确估计每组平铺子集每一层的横向照明波矢、初相位、调制度；步骤5：利用光路几何关系求解平铺子集轴向照明波矢；步骤6：平铺子集进行频谱精确分离与三维超分辨图像重建；步骤7：对重建后的超分辨子集进行图像融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于主成分分析的平铺和分层自适应三维结构光照明显微成像方法
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