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J-GLOBAL ID:201702257007230795   整理番号:17A0162110

累積的標準偏差に基づく超解像画像の畳込み最適化は,畳込み最適化のための【JST・京大機械翻訳】

Deconvolution optimization in super-resolution optical fluctuation imaging based on cumulant standard deviation
著者 (4件):
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巻: 65  号: 19  ページ: 198701-1-198701-7  発行年: 2016年 
JST資料番号: B0628A  ISSN: 1000-3290  CODEN: WLHPA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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超分解能光学ゆらぎイメージング法は,ランダム画像シーケンスの蓄積を計算することによって,空間分解能を向上させる。実際の実験では、計算した画像シーケンスのフレーム数が限られているため、各ピクセルの累積推定量の誤差は再構成画像の均一性と連続性に影響を与える。従来の超解像光学的ゆらぎイメージング技術は,累積的推定に関する誤差解析の欠如のために,それに続く後続-RICHARDSONデコンボリューションアルゴリズムにおいて,再構成画像のノイズに対する制約条件を持たない。本論文では、単一の有限長データに基づく累積標準偏差公式を利用して、超解像光学顕微鏡画像の各ピクセルにおける累積標準偏差を計算し、結果をLUCY-RICHARDSONデコンボリューションアルゴリズムにおける反復最適化の偏差閾値として導入した。シミュレーションと実験結果は,同じ画像シーケンスの長さにおいて,提案した最適化方法が,超分辨重構画像の均一性と連続性を著しく改良することを示した。同じ画像品質の下で,この方法は画像シーケンスのフレーム数を半分以下に短縮することができ,生細胞の動的超分解能イメージングに使用することが期待される。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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著者キーワード (3件):
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図形・画像処理一般 
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