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原文传递一种基于优化结构探测函数的显微成像方法

专利名称：	一种基于优化结构探测函数的显微成像方法
摘要：	一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，涉及结构探测显微成像技术领域，为解决现有方法其不能充分提高成像分辨率，实现超分辨成像的问题，包括步骤一、将扫探测光斑光强分布与结构探测函数相乘；步骤二、将图像中的每个像素的灰度值求和；步骤三、重复步骤一和步骤二；步骤四、将步骤三中标准样品所有采样点的数值归一化；步骤五、比较获得每一像素点的灰度值误差；步骤六、将每一像素点的误差的平方平方作为基准误差，将基准误差求和作为在当前结构探测函数下的误差，将当前结构探测函数下的误差反向传递至结构探测函数部分；步骤七、迭代训练得到最优结构探测函数，从而得到超分辨图像，本方法可充分提高成像分辨率，实现超分辨成像。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	黑龙江;23
申请人：	哈尔滨工业大学
发明人：	倪赫;邹丽敏;李博;尹哲;谭久彬
专利状态：	有效
申请日期：	2019-03-04T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-14T00:00:00+0800
申请号：	CN201910161694.X
公开号：	CN109884056A
代理机构：	哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人：	刘冰
分类号：	G01N21/84(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号
主权项：	1.一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在扫描显微成像系统中，将扫描标准样品采样点得到的探测光斑光强分布与随机生成的结构探测函数相乘，得到一个新的图像；步骤二、将步骤一中得到的图像中的每个像素的灰度值求和后得到灰度和值；步骤三、重复步骤一和步骤二求得标准样品所有采样点的灰度和值；步骤四、将步骤三中标准样品所有采样点的数值归一化至0—255区间内，作为重构图像对应采样点的光强灰度值，得到重构图像；步骤五、将重构图像与标准样品逐点比较获得每一像素点的灰度值误差；步骤六、将步骤五中重构图像每一像素点的误差的平方作为基准误差，将基准误差求和作为在当前结构探测函数下的误差，将当前结构探测函数下的误差进行反向传递至结构探测函数部分，调整结构探测函数；步骤七、通过迭代训练，得到最优结构探测函数；然后将最优结构探测函数带入步骤一中替换随机生成的结构探测函数，并经过步骤二、步骤三和步骤四得到重构图像，即超分辨图像。 2.根据权利要求1所述的一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，其特征在于，所述步骤一中，假设在扫描显微成像系统中，光斑的图像采集区域为m行n列的像素区域，标准样品在显微成像过程中，扫描显微成像系统实现对标准样品的U×V个点的采样；在采样点ij处获得的探测光斑图像的光强分布为Sij，在m×n的像素区域中，第x行y列的像素的光强为该像素所对应的结构探测函数为mxy，探测光斑的光强分布与结构探测函数相乘后再求和可得重构图像在采样点ij处的光强imageij，图像的重构为： imageij为重构图像在采样点ij处的光强灰度值，1≤x≤m,1≤y≤n。 3.根据权利要求2所述的一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，其特征在于，所述步骤六中，重构图像与标准样品在采样点ij处的基准误差errorij为： objectij为标准样品在采样点ij处的光强灰度值的真值，errorij是重构图像与标准样品在采样点ij处的基准误差。 4.根据权利要求3所述的一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，其特征在于：所述步骤六中，在标准样品U×V的采样区域，当前结构探测函数下的误差Error为： 5.根据权利要求4所述的一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，其特征在于：所述步骤六中，将求得的总误差Error反向传递至结构探测函数，据此调整结构探测函数总误差Error对当前结构探测函数的梯度，即结构探测函数的调整量为： 6.根据权利要求5所述的一种基于优化结构探测函数的显微成像方法，其特征在于：调整后的结构探测函数为；其中为第t次调整时坐标点x,y处的像素点采用的结构探测函数，为第t次调整后坐标点x,y处的像素点的结构探测函数，r是用来控制调整幅度大小的正整数比例因子。
所属类别：	发明专利