基于主成分分析的结构光照明显微成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，明利用基于主成分分析的“降维”工具将实际成像中与照明相量无关的嘈杂、干扰成分剔除，以提取照明参数主导的“第一主成分”，从根本上消除了影响照明参数精确估计的干扰项，从而以简单高效的方式精准识别亚像素精度的波矢量与初相位。此外，本发明专利技术使用一种双窗频域掩码算子进一步抑制干扰噪声，同时将主成分分析涉及的数据量降低近千倍，极大改善了照明参数估计的计算效率、准确性和稳定性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
Illumination.Biophys.J.94,4957
–
4970(2008).]。然而，COR的性能受到维持活细胞长期成像所需的低光漂白和光毒性的严苛成像条件所导致的低信噪比的影响，且复杂耗时的迭代优化过程大大降低了SIM的图像重建效率，对快速、实时、长时程、无伪影的活细胞动态超分辨成像构成了严峻挑战。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，为研究活细胞中纳米尺度的亚细胞结构特征、运动状态、相互作用及蛋白质功能提供了一种快速、实时、灵活、便捷、低光损伤的观测手段。
[0005]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，具体步骤为：
[0006]步骤1：采集结构光照明超分辨所需的样品原始照明图像；
[0007]步骤2：分离样品的三个频谱信息；
[0008]步骤3：通过双窗频域掩码掩码算子提取1级频谱的中心能量；
[0009]步骤4：获取照明向量因子；
[0010]步骤5：提取照明向量因子的主成分；
[0011]步骤6：从照明向量因子主成分中精确估计照明参数；
[0012]步骤7：进行频谱分离精确分离与超分辨图像重建。
[0013]优选地，采集结构光照明超分辨所需的样品原始照明图像的具体方法为：
[0014]通过结构光照明成像系统采集样品在三个不同照明方向上的三步相移正弦照明图像。
[0015]优选地，任一方向上的三步相移正弦照明图像具体为：
[0016][0017]其中，D表示被采集的照明图像，下标n表示三步相移图像中的第几幅，n＝1或2或3，r代表图像空间坐标，表示卷积运算，S为样品信息，P表示成像系统的点扩散函数，k
ex
、和m分别为照明参数的波矢、初相和调制深度，表示相移步数。
[0018]优选地，样品的三个频谱信息包括0级和
±
1级频谱信息，分离样品的三个频谱信息的具体方法为：
[0019]步骤2.1：对步骤1中获取的照明图像进行傅里叶变换，变换后的频谱图像被表示为：
[0020][0021]其中上标～表示原对象的傅里叶变换，k代表频率坐标，下标0和
±
1代表分离的样品频谱的级次，表示照明图像D的频谱图，分别表示无光学传递函数与照明参数成分的样品S的0级频谱、+1级频谱和
‑
1级频谱，O代表系统的光学传递函数，j代表虚数符号，e为自然底数，k
ex
、分别为照明参数的波矢、初相；
[0022]步骤2.2：对步骤2.1获得的频谱图像进行线性组合并初步分离出样品的0级和
±
1级频谱信息：
[0023][0024]令C0，C1，C
‑1分别为初步分离的样品0级和
±
1级频谱信息。
[0025]优选地，步骤3通过双窗频域掩码掩码算子提取1级频谱的中心能量，具体为：
[0026]步骤3.1：利用整像素的波矢量将样品+1级频谱移动至图像中心，被移动后的样品+1级频谱信息被表示为：
[0027][0028]式中k
int
表示整像素的波矢量，k
sub
表示残余的亚像素的波矢量；
[0029]步骤3.2：利用双窗频域掩码算子提取被整像素移动后的+1级频谱的中心频谱信号，提取的+1级频谱中心能量被表示为：
[0030][0031]式中，NaN表示无效点，k
x，min
表示双窗频域掩码算子中信号窗在水平x方向上的左边界或下边界，k
y，min
双窗频域掩码算子中信号窗在竖直y方向上的左边界或下边界，k
x，max
表示双窗频域掩码算子中信号窗在水平x方向上的右边界或上边界，k
y，max
表示双窗频域掩码算子中信号窗在竖直y方向上的右边界或上边界，R表示双窗频域掩码算子中空白窗在水平和竖直方向上的尺寸，k
x
、k
y
表示沿水平x或竖直y方向上的频率坐标。
[0032]优选地，步骤4获取照明向量因子的具体方法为：
[0033]对样品+1级中心频谱信息讲行逆傅里叶变换，并得到其e指数项：
[0034][0035]式中，exp表示以e为底的指数函数，angle表示返回相位的函数，表示傅里叶逆变换操作。
[0036]优选地，步骤5提取照明向量因子的主成分的具体方法为：
[0037]步骤5.1：对照明向量因子进行奇异值分解，分解后的照明向量因子表示为：
[0038][0039]式中，U和V分别表示照明向量因子的左、右奇异矩阵，上标T表示矩阵的转置，Λ表示照明向量因子的特征值；
[0040]步骤5.2：提取照明向量因子的主成分，提取的主成分表示为：
[0041][0042]式中，代表第一行第一列的元素为1，其他元素为0的矩阵，k
x，min
表示双窗频域掩码算子中信号窗在水平x方向上的左边界或下边界，k
y，min
双窗频域掩码算子中信号窗在竖直y方向上的左边界或下边界，k
x，max
表示双窗频域掩码算子中信号窗在水平x方向上的右边界或上边界，k
y，max
表示双窗频域掩码算子中信号窗在竖直y方向上的右边界或上边界，R表示双窗频域掩码算子中空白窗在水平和竖直方向上的尺寸。
[0043]优选地，步骤6从照明向量因子主成分中估计照明参数的具体步骤为：
[0044]步骤6.1：对左奇异矩阵U的第一行元素进行相位展开，通过最小二乘法进行线性拟合，拟合出的斜率即为残余的亚像素波矢k
sub
在水平方向上的分量；对右奇异矩阵V的第一列元素进行相位展开，通过最小二乘法进行线性拟合，拟合出的斜率即为残余的亚像素波矢k
sub
在竖直方向上的分量；
[0045]步骤6.2：取照明向量因子主成分U(Λ
·
M1)V
T
在频率0处的相位获取初相位
[0046]步骤6.3：通过步骤6.1获取的亚像素波矢k
sub
对样品+1级频谱进行亚像素平移，通过去卷积后的+1级频谱和0级频谱间的复线性回归以获取调制度m。
[0047]优选地，利用在步骤6中获取的照明参数将步骤2中初步分离的样品0级和
±
1级频谱信息进行分离与重组，对另外两个照明方向执行同样的操作，通过维纳反卷积重构出实时的超分辨图像，具体为：
[0048][0049]式中，下标i表示频谱级次，i为0或+1或
‑
1，下标d表示第几个照明分量，k
d，ex
表示第d个照明方向的波矢量，表示无光学传递函数与照明参数成分的第d个照明方向的i级频谱分量，w表示维纳常数。
[0050]本专利技术与现有技术相比，其显著优点为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，其特征在于，具体步骤为：步骤1：采集结构光照明超分辨所需的样品原始照明图像；步骤2：分离样品的三个频谱信息；步骤3：通过双窗频域掩码掩码算子提取1级频谱的中心能量；步骤4：获取照明向量因子；步骤5：提取照明向量因子的主成分；步骤6：从照明向量因子主成分中精确估计照明参数；步骤7：进行频谱分离精确分离与超分辨图像重建。2.根据权利要求1所述的基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，其特征在于，采集结构光照明超分辨所需的样品原始照明图像的具体方法为：通过结构光照明成像系统采集样品在三个不同照明方向上的三步相移正弦照明图像。3.根据权利要求2所述的基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，其特征在于，任一方向上的三步相移正弦照明图像具体为：其中，D表示被采集的照明图像，下标n表示三步相移图像中的第几幅，n＝1或2或3，r代表图像空间坐标，表示卷积运算，S为样品信息，P表示成像系统的点扩散函数，k
ex
、和m分别为照明参数的波矢、初相和调制深度，表示相移步数。4.根据权利要求1所述的基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，其特征在于，样品的三个频谱信息包括0级和
±
1级频谱信息，分离样品的三个频谱信息的具体方法为：步骤2.1：对步骤1中获取的照明图像进行傅里叶变换，变换后的频谱图像被表示为：其中上标～表示原对象的傅里叶变换，k代表频率坐标，下标0和
±
1代表分离的样品频谱的级次，表示照明图像D的频谱图，分别表示无光学传递函数与照明参数成分的样品S的0级频谱、﹢1级频谱和
‑
1级频谱，O代表系统的光学传递函数，j代表虚数符号，e为自然底数，k
ex
、分别为照明参数的波矢、初相；步骤2.2：对步骤2.1获得的频谱图像进行线性组合并初步分离出样品的0级和
±
1级频谱信息：令C0，C1，C
‑1分别为初步分离的样品0级和
±
1级频谱信息。5.根据权利要求1所述的基于主成分分析的结构光照明显微成像方法，其特征在于，步
骤3通过双窗频域掩码掩码算子提取1级频谱的中心能量，具体为：步骤3.1：利用整像素的波矢量将样品﹢1级频谱移动至图像中心，被移动后的样品﹢1级频谱信息被表示为：式中k
int
表示整像素的波矢量，k
sub
表示残余的亚像素的波矢量；步骤3.2：利用双窗频域掩码算子提取被整像素移动后的﹢1级频谱的中心频谱信号，提取的﹢1级频谱中心能量被表示为：式中，NaN表示无效点，k
x,min
表示双窗频域掩码算子中信号窗在水平x方向上的左边界或下边界，k
y,min
双窗频域掩码算子中信号窗在竖直y方向上的左边界或下边界，k
x,max
表示双窗频域掩码算子中信号窗在水平x方向上的右边界或上边界，k
y,max
表...

【专利技术属性】
技术研发人员：左超，钱佳铭，陈钱，刘永焘，吴洪军，曹煜，毕莹，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：