三維反卷積

簡介

顯微鏡專家們都知道，要想從三維顯微結構中獲取一組清晰的Z 軸光切圖像圖像，是一項困難的挑戰。

細胞和組積都是三維結構體。我們通過顯微鏡所觀察到的聚焦面的圖像其實包含著焦面的信息，也包含著來自於相鄰平面的雜散光的貢獻。因此，準確地解讀生物標本的三維結構，被光學圖像的這一局限性所限制。為解決這一問題，得到清晰可信的三維圖像，人們通常採用數字反卷積和共聚焦顯微技術兩種方法。

數字反卷積

原始圖片

與共焦顯微鏡所採用的方法的不同，數字反卷積技原始圖片

不使用共焦針孔，因此能將所有物鏡蒐集到的螢光信號全部送到高靈敏度的CCD 相機中形成圖像。
它利用圖像系統的點擴散函式(point spread function,PSF), 通過反卷積運算可將來自於非聚焦面的雜散光對圖像的影響從焦面圖像中扣除。如果將顯微鏡的光學系統定義為一個線性和無偏移的數學模型，那么點擴散函式就可以用來描述顯微鏡的成像機理。一個典型的螢光顯微鏡圖像可表達為：
[測量到的圖像] = [PSF] * [理想圖像]
這裡 ”*” 代表數學的卷積操作，那么反卷積操作可處理後圖片。

處理後圖片

表示為：
[理想圖像] = [測量到的圖像] * [PSF]-1
即反卷積的過程就是求解[理想圖像]的過程。
(Inverse) 是基於反函式的原理一步到處理後圖片

位的解決方案。圖像的模糊可以被數學模型化為理想圖像與點擴散函式的卷積。在頻域中，卷積操作變為樣品的傅立葉變換(Fourier Transform)與光學變換函式(OTF)的乘積。光學變換函式即是點擴散函式的傅立葉變換。反轉濾波器使用測量到的圖像的傅立葉變換除以系統的光學變換函式(OTF)而完成圖像的還原。
(Nearest Neighbor)一次僅對一張圖像進行反卷積。它使用來自於被處理面上下相鄰切面的信息來進行處理。用戶可選擇需處理的相鄰切面的數量。如果選擇適當，這種方法能生成接近於反轉濾波器的圖像質量但速度大大加快。
(No Neighbor)只考慮同一平面中臨近像素點之間的相互影響，即二維的點擴散函式(2D PSF)。這一方法速度最快，但處理結果可能不如另兩種方法準確。