資料介紹
熒光顯微圖像復(fù)原有著很多重要的應(yīng)用,例如,天文成像,電子顯微鏡成像,單光子發(fā)射計算機斷層成像術(shù)和正電子發(fā)射斷層成像技術(shù)等等。傳統(tǒng)基于全變差的分裂Bregman算法能夠很好地保護圖像邊緣和紋理信息,但在圖像的平滑區(qū)域會產(chǎn)生嚴(yán)重的階梯效應(yīng),針對這一問題,本文提出了一種復(fù)原算法,主要考慮兩點,一是采用全變差(Total Variation,TV)正則化模型,可以很好地復(fù)原模糊圖像。二是引入權(quán)函數(shù),對TV進行加權(quán)抑制階梯效應(yīng),同時保護了圖像的紋理信息。通過對參數(shù)的合理選擇,獲得最佳的復(fù)原效果,在模擬圖像和真實熒光顯微圖像的實驗結(jié)果驗證了該算法的有效性和可行性。
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