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理事单位风采——上海市激光学会监事长、华东师范大学张诗按教授课题组提出一种差分压缩成像型结构光照明超分辨显微(DCISIM)技术

来源:上海市激光学会2024-11-30 我要评论(0 )   

近日,华东师范大学张诗按教授课题组提出一种差分压缩成像型结构光照明超分辨显微(DCISIM)技术,该技术利用差分图像增加高频信息占比,实现超分辨重构图像质量的提升...

近日,华东师范大学张诗按教授课题组提出一种差分压缩成像型结构光照明超分辨显微(DCISIM)技术,该技术利用差分图像增加高频信息占比,实现超分辨重构图像质量的提升。论文以封面文章的形式发表在《激光与光电子学进展》“智能光电成像探测”专题。


一、研究背景

在众多光学超分辨技术中,结构光照明显微技术(SIM)具有光损伤小、成像速度快等优势,被广泛运用于活细胞动态过程的超分辨观测。但是SIM对采集相机有较高的位深和像素数需求,在目前硬件条件下难以获得更高的成像帧率,限制了其成像速度的提升。压缩成像型结构光照明超分辨显微技术(CISIM)将采集的多幅结构光照明图像编码后压缩为一幅图像,并通过图像重构得到超分辨图像,突破了硬件速度的限制。然而CISIM的数据压缩过程降低了高频信息的比重,影响了重构超分辨图像的质量。

 

二、研究内容

 

2.1 图像采集模型

 

课题组将差分放大的思想引入CISIM,通过压缩图像与宽场图像的参考差分提高采集图像中高频信号的能量占比,提升对于待测动态场景的重构效果,并将这种改进后的技术称为差分压缩成像型结构光照明超分辨显微(DCISIM)。相比于CISIM,DCISIM包含了两个图像采样通道,在原有压缩成像通道的基础上增加了一个宽场成像通道;DCISIM的压缩成像方式也与CISIM不同,在3个方向上只采用两张相移量为2π/3的条纹照明荧光图像进行编码压缩操作。图1展示了CISIM与DCISIM的图像采集模型。

 

图1CISIM与DCISIM的图像采集模型

 

2.2 图像重构实验

 

课题组分别选取了胚胎大鼠海马神经元微管结合蛋白、COS-7细胞微管和Swiss 3T3细胞Trio蛋白三种生物结构的荧光图像作为原始数据,分别按照CISIM和DCISIM的图像采集模型生成相应的测量图像,并分别利用相应的重构算法进行图像重构,如图2所示;并且基于BioSR数据库中的结构光照明显微实验数据进一步开展了仿真重构,如图3所示。结果表明,DCISIM相比于CISIM有效地提升了重构图像的质量。

 

图2不同生物结构的CISIM与DCISIM图像重构结果对比

 

 

图3基于SIM实验数据的CISIM与DCISIM图像重构结果对比

 

在抗噪性能仿真实验当中,DCISIM在低噪声的条件下获得了较好的超分辨成像效果,随着噪声水平的提升,重构质量逐渐下降,但是在设定的噪声水平下仍能保持其超分辨重构效果,如图4所示。

 

 

图4不同噪声水平下DCISIM图像重构质量对比

 

三、总结与展望

 

差分压缩成像型结构光照明超分辨显微技术DCISIM,通过采用结构光照明压缩成像和宽场成像双通道图像差分采集方式,从一张差分图像中恢复出一张超分辨图像,能够实现高质量的高速超分辨显微成像。在未来,DCISIM有望成为诸多高速精细动力学过程观测的重要工具。


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