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利用修正全变分法针对大动态范围荧光显微图像的去卷积重建
【摘 要】
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使用去卷积和去噪后的采集后处理方式可以显著提高生物图像的质量。然而,当对荧光标记或者染色的复杂生物样品(例如神经元)进行成像时,不同结构的信号水平可以相差几个数量级。这对现有的重建算法提出了挑战,因为当前的图像重建算法集中于恢复弱信号并且通常重建性能依赖于样本的信号强度。重建过程也需要繁琐的手动调参,这是非专业人士广泛采用重建算法的主要障碍之一。在这项工作中,我们修改了重建方法中的约束(在我们的例
【机 构】
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中国科学技术大学
【出 处】
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中国科学技术大学
【发表日期】
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2019年08期
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