近年来,随着科学技术的不断进步与发展,各种各样的光学方法已经成功应用于生物医学、材料科学、古生物学等领域的三维成像中,为各个领域的科学研究提供了最直接的证据。利用光学的方法进行三维成像具有非接触,快速,精度高等优点。结构光照明显微成像技术(SIM,Structured Illumination Microscopy)是一种宽场显微成像技术,是最近二十年发展起来的一项新兴的成像方法,它既可以实现三维光切片成像,也能实现超分辨成像,凭借空间分辨率高、成像速度快、光毒性小、三维成像能力出众等众多优点,已经成为最适合活体生物组织超分辨动态成像和结构观察中真三维快速成像的工具,受到了国内外众多科研机构的广泛关注。本文主要围绕结构光照明三维显微成像,设计搭建了一套全彩色SIM成像系统,并在全彩色光切片算法、大视场高分辨三维成像及其数字化等方面开展了相关研究。主要研究内容如下:1.通过对传统SIM显微成像系统进行深入分析,设计搭建了一套能够实现厘米量级样品高分辨彩色三维成像的紧凑化成像系统,可实现普通宽场成像、SIM超分辨成像、SIM大视场彩色光切片成像及白光干涉成像等多种成像模式。紧凑化的SIM系统实际尺寸约为30cm×30cm×30cm(长×宽×高),约为原有成像系统的1/4。紧凑化的实验系统使得照明均匀度有了大幅提升,光能利用率较原有系统提升了3-4倍,大幅降低了成像时间,对于同样的样品,曝光时间提升了一个数量级,最大切片成像速度为100fps@1024×1024像素,横向分辨率520nm@20X/NA0.45,使厘米量级样品的高分辨率成像得以实现。此外,系统的硬件控制、数据采集与处理均为自行设计开发。2.由于RGB色彩空间的三基色通道之间存在串扰,并且颜色信息和亮度信息也没有分离,使得基于多通道融合的方法在色彩复原时会产生一定程度的失真,无法准确还原样品的色彩信息。为解决这一问题,提出了一种基于HSV彩色空间的彩色解码算法(HSV Color Space-Root Mean Square algorithm,HSVRMS算法),能够有效避免RGB三通道融合算法带来的色彩失真问题,可以获得物体的高分辨率全彩色三维图像。结合快速视场拼接技术,获得了尺寸为2cm左右的昆虫样品的高分辨率全彩色光切片图像,并对其表面的微纳结构进行了三维形貌定量分析。结合3D打印技术,样品成像的三维数字化得以实现。3.提出了一种基于希尔伯特变换的彩色光切片算法。基于HSV彩色空间的结构光照明全彩色三维光切片成像技术可以复原样品表面的真彩色信息,但每一层光切片都需要采集三幅固定相移差的原始图像,这对于需要多视场拼接的大尺寸样品而言,图像采集数据量大、图像重构时间长的缺点将凸显出来。鉴于此,本文提出一种基于希尔伯特变换的结构光照明快速三维彩色显微成像方法(Hilbert Transform based Color Opitcal Sectioning alogorithm,HT-COS算法),只需在样品的每一层采集两幅原始图像便可以重构出该层的全彩色光切片图像,因此图像采集量减少了1/3,图像重构时间节约了约28%,有效提高了彩色三维成像的效率和速度。模拟和实验验证了噪声及相移误差对HSV-RMS算法和HTCOS算法重构光切片图像质量的影响,证明了HT-COS算法具有更高的普适性和可行性。4.将深度学习应用于SIM成像中。传统的SIM三维光切片成像在每一层至少需要采集三幅不同相移的原始图像,对于需要多视场拼接的大尺寸的样品而言,这一过程不仅异常耗时,而且采集到的数据量也是巨大的。利用已有实验采集到的大量的宽场图像作为输入数据,将重构的光切片图像叠加而成的最大值投影图像(扩展景深图像)作为输出目标,在构建的卷积神经网络中进行训练,最终实现了由宽场图像直接复原出大景深的光切片图像的目的,原始图像的数据量较传统RMS算法减少了21倍,并且图像质量和分辨率基本维持不变。