刘莹
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：四川大学电子信息学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于三维高斯模型的参数盲解卷积算法被引量：13
- 2006年
- 提出了一种新的基于三维高斯点扩展函数(PSF)模型的参数盲解卷积(PBD)算法,并将此算法用于显微光学切片的图像复原。由于PBD算法需要在估计样本函数的同时估计PSF的参数,一般采用的PSF的模型较为复杂,计算量大,收敛慢;而基于三维高斯PSF模型的算法只需要估计2个参数,因此计算量大大降低了。经过实验验证,该算法能够较好地复原光学切片的图像,并且估计出PSF的参数。
- 刘莹何小海陶青川赵佳
- COSM中基于三维高斯点扩展函数的解卷积算法的研究
- 在三维显微成像里，可以将显微镜聚焦在生物样本的不同深度来获取二维图像序列，再通过序列图像获得样本的三维信息。但是，每个聚焦层面的图像，不仅包含本层面的信息，还包含其它层面的离焦模糊信息，导致图像质量下降。通常使用两种方法...
- 刘莹
- 关键词：HOPFIELD神经网络
- 文献传递
- 基于深度变化成像模型的调整EM算法被引量：3
- 2006年
- 在实际成像中,通常样本中的物质是变化的,故样本中不同位置的折射率不一样。由于三维样本的折射率与物镜所浸物质的折射率的不匹配,导致不同深度的点扩展函数可能不同。在此深度变化成像模型基础上应用最大期望(EM)复原算法能够提高图像清晰度,尤其是深度方向,但会丢失图像的一些微弱细节且出现一些孤立亮点,因此将调整EM算法运用到基于三维显微光学切片中成像随深度变化的图像模型上,此二者结合后的新算法可以避免上述缺点,较好地恢复图像微弱细节。
- 赵佳何小海陶青川刘莹
- 关键词：图像复原最大似然估计
