COSM中基于三维高斯点扩展函数的解卷积算法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract: | 第3-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·数据采集 | 第9页 |
| ·COSM系统构成 | 第9-10页 |
| ·厚样本成像原理 | 第10-12页 |
| ·本文主要安排 | 第12-13页 |
| ·总结 | 第13-14页 |
| 第二章 图像复原的理论基础 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·降质模型和病态性 | 第14-15页 |
| ·解卷积技术 | 第15-16页 |
| ·常见的降质模型 | 第16-19页 |
| ·线性运动降质函数 | 第16页 |
| ·离焦降质函数 | 第16-18页 |
| ·高斯降质函数 | 第18-19页 |
| ·三维点扩展函数 | 第19-23页 |
| ·衍射定律 | 第19-20页 |
| ·透镜的三维成像 | 第20-23页 |
| ·点扩展函数的获取 | 第23-27页 |
| ·非共焦显微镜的PSF | 第24-25页 |
| ·三维高斯PSF | 第25-27页 |
| ·总结 | 第27-28页 |
| 第三章 三维显微学中的解卷积算法 | 第28-35页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·维纳逆滤波器 | 第28-30页 |
| ·Jansson-van Citter算法 | 第30-31页 |
| ·最小均方算法 | 第31-33页 |
| ·最大后验算法 | 第33-34页 |
| ·结论 | 第34-35页 |
| 第四章 参数盲解卷积算法 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·最近邻算法 | 第35-36页 |
| ·Poisson随机场模型 | 第36-37页 |
| ·PBD算法的原理及步骤 | 第37-41页 |
| ·样本更新 | 第38-39页 |
| ·参数向量更新 | 第39-40页 |
| ·算法分析 | 第40-41页 |
| ·实验 | 第41-48页 |
| ·二维图像分析 | 第41-43页 |
| ·三维模拟实验 | 第43-45页 |
| ·真实生物样本实验 | 第45-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第五章 基于Hopfield神经网络的图像复原 | 第49-69页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·模型估计 | 第50-53页 |
| ·图像模型 | 第50-52页 |
| ·Hopfield神经网络模型 | 第52-53页 |
| ·基本算法 | 第53-56页 |
| ·zhou’s算法 | 第53-54页 |
| ·paik’s顺序算法 | 第54-56页 |
| ·基于变化点扩展函数的改进复原算法 | 第56-59页 |
| ·改善信噪比 | 第59页 |
| ·三维模糊矩阵 | 第59-60页 |
| ·基于三维高斯点扩展函数的改进复原算法 | 第60-62页 |
| ·实验 | 第62-68页 |
| ·二维图像分析 | 第62-63页 |
| ·基于变化PSF模型的二维图像实验 | 第63-65页 |
| ·三维图像序列 | 第65-68页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 科研成果简介 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
