杨静静 1,2,3,***王帅 1,2,**文良华 1,2,4杨平 1,2[ ... ]许冰 1,2,*
1 中国科学院自适应光学重点实验室, 四川 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所, 四川 成都 610209
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 宜宾学院物理与电子工程学院, 四川 宜宾 644600
衍射望远镜受限于衍射效率,其成像质量受到非成像级次衍射光的影响。针对这一问题,提出了一种基于噪声自适应估计的块匹配三维协同滤波图像复原算法。首先通过主成分分析法估计出模糊图像的噪声方差,然后结合已知的点扩展函数,通过所提算法复原出清晰图像。搭建衍射望远镜成像系统并开展实验研究。数值仿真和实验结果表明,所提算法使得复原图像调制度相比退化图像提高了3.58倍,能有效改善复原图像的细节,利于暗弱目标成像。所提算法为衍射望远镜系统对暗弱目标进行高对比度成像提供了一种有效的路径。
成像系统 望远镜 去卷积 二元光学 非相干光学成像 块匹配三维协同滤波去噪 光学学报
2020, 40(14): 1411005
1 南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210049
2 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏省医用光学重点实验室, 江苏 苏州 215163
为了提高超分辨光学波动成像(SOFI)显微技术的实时性，提出了一种结合图像滤波的SOFI算法。对获取的多帧图像先进行滤波处理，再根据多帧图像中荧光粒子的时间自相关性进行SOFI算法处理，可快速得到高信噪比的超分辨图像。结果表明，对比不同滤波器，权衡去噪效果和图像分辨率，利用基于空间高斯滤波的SOFI算法可以在低信噪比的图像序列中快速得到信噪比较高的超分辨图像，计算速度提高2.3倍。
图像处理 超分辨 光学波动 滤波去噪 激光与光电子学进展
2016, 53(8): 081001
