基于随机采样的超高分辨率成像中快速压缩感知分析

发布时间：2018-03-16 10:54

  本文选题：压缩感知　切入点：超分辨率成像　出处：《红外与激光工程》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着近年来超分辨成像技术的发展,基于单分子拟合的超分辨成像方法能够实现纳米尺度的空间分辨率,但这种方法的耗时较长,时间分辨率较差。成像重构时间较长主要受制于成像过程中每帧图像较低的荧光分子密度,所以需要足够多的采样帧数来重构一张图像。文中提出一种利用随机采样的快速压缩感知算法,结合分块压缩感知重构算法,最终能够在高分子密度的条件下获得较快的重构速度及较高的定位精度。
[Abstract]:With the development of super-resolution imaging technology in recent years, the super-resolution imaging method based on monolayer fitting can realize the spatial resolution of nanometer scale, but this method takes a long time. The longer reconstruction time is mainly limited by the low fluorescence molecular density of each frame in the imaging process. So we need enough frames to reconstruct an image. In this paper, we propose a fast compression perceptual algorithm based on random sampling, combined with block compression perceptual reconstruction algorithm. In the end, faster reconstruction speed and higher positioning accuracy can be obtained under the condition of polymer density.
【作者单位】： 中国科学院上海高等研究院;上海大学物理系;河南师范大学电子与电气工程学院;中国科学院上海光学精密机械研究所;
【基金】：国家重点研发计划(Y615852B01) 上海市科委项目(Y431561D01,Y4340P1D02)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1619614