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[2019年IEEE国际光学MEMS与纳米光子学会议(OMN) - 韩国大田 (2019.7.28-2019.8.1)] 2019年国际光学MEMS与纳米光子学会议(OMN) - 由金属-绝缘体-金属亚波长光栅和MEMS执行器组成的可调谐等离子体彩色滤光片的操作验证

DOI：10.1109/omn.2019.8925138 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 光学显微镜与细胞成像中的信号处理旨在从不完美的图像中重建潜在真实信息。这通常需要假设关于潜在真实信息的先验知识。虽然该假设能在一定程度上对问题进行正则化从而使其可解，但也会使结果偏向预期情况。因此，对于给定的实际问题，往往仍不清楚该使用何种先验知识。我们认为，自然场景图像的梯度分布可为光学显微镜图像提供一种通用且合理的先验，它不对照片真实信号的几何形状做假设，而仅对其梯度谱做假设。我们从不同角度为这一选择提供依据，并展示了所得正则化器在光学显微镜图像上的应用。我们为所得先验提供了一个简单的参数化模型，从而得到可高效求解的变分问题。我们通过包括对比度增强、噪声水平估计、去噪、盲反卷积和去雾在内的多种常见图像处理任务，展示了这些模型和求解器的使用。最后，我们讨论了该先验的局限性和可能的解释。
作者： Yuanhao Gong，Ivo F. Sbalzarini
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研究概述 实验方案

研究目的

研究将自然场景图像的梯度分布作为光显微镜图像的先验信息，以从不完美的图像中重建潜在的真实情况，且不对真实信号的几何结构施加任何假设。

研究成果

自然场景GDP是一种用途广泛且理论基础扎实的显微图像先验模型，它不要求对真实信号的几何结构做任何假设，仅对其梯度谱进行约束。该GDP提供的参数化模型能形成高效可解的变分问题，并已成功应用于多种图像处理任务。但由此生成的图像会因先验约束而更趋近自然场景图像的外观特征，这种偏向性可能不适用于定量荧光测定或单分子量化分析。

研究不足

GDP模型基于一些可能不适用于所有类型图像的假设，例如相邻像素梯度的独立性以及梯度分布的旋转对称性。该模型也仅限于8位灰度图像，在不重新估计参数的情况下可能无法直接应用于其他位深的图像。

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