计算机软件及计算机应用论文_基于多测量矢量压 - 重庆电子工程职业学院学报杂志社投稿

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计算机软件及计算机应用论文_基于多测量矢量压

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文章摘要:在超分辨荧光显微成像技术中,单分子定位显微方法是被广泛应用的技术之一。根据荧光显微成像原理构造多测量矢量压缩感知模型（Multiple Measurement Vector-Compressed Sensing, MMVCS）,并采用多重稀疏贝叶斯学习算法进行求解,来实现超分辨荧光图像重建。分析了有效像元大小、荧光分子生成的光子数和背景信号泊松化噪声对重建结果的影响,以及在图像进行分块处理时算法运行时间的分析。模拟和实验计算分析表明,当点扩展函数的标准差在160 nm时,有效像元大小在120、160、200 nm能取得较好的重构效果,而在60 nm时效果较差。探测器收集的光子数越多,重构效果越好,随着背景信号光子数增加时,离得越近的样品结构越不能分辨。在同样的分块处理情况下,MMV-CS比同伦算法（L1-Homotopy, L1-H）和凸优化算法（CVX）分别快一个数量级和三个数量级,因此,在研究三维超分辨荧光显微成像时,MMV-CS算法在运行时间上具有更大的优势。

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