【摘 要】
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单分子定位显微成像技术采集的图像中包含大量噪声及样本复杂的背景信息,而现有定位重组计算中常用的去噪算法难以去除结构性噪声,从而影响了超分辨图像的重建效果。本文构建了基于时域迭代小波变换(TDIWT)的背景噪声去除算法,该算法可针对不同信噪比的单分子数据集自适应选取合适的分解层数和迭代次数进行批量去噪处理。在模拟数据验证中,所提算法相比空域小波和时间极值发射极恢复算法在结构相似性指数、峰值信噪比上分
【机 构】
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深圳技术大学健康与环境工程学院,广东深圳518118;深圳大学物理与光电工程学院,广东深圳518060;深圳大学物理与光电工程学院,广东深圳518060;广东省普通高校先进光学精密制造技术重点实验室,
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单分子定位显微成像技术采集的图像中包含大量噪声及样本复杂的背景信息,而现有定位重组计算中常用的去噪算法难以去除结构性噪声,从而影响了超分辨图像的重建效果。本文构建了基于时域迭代小波变换(TDIWT)的背景噪声去除算法,该算法可针对不同信噪比的单分子数据集自适应选取合适的分解层数和迭代次数进行批量去噪处理。在模拟数据验证中,所提算法相比空域小波和时间极值发射极恢复算法在结构相似性指数、峰值信噪比上分别高出226%、50.8%和58.5%、16.6%。此外,利用自行搭建的easySTORM系统采集的实验
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