AutoQuant X3宽场、共聚焦图像去模糊软件

2016-05-18新闻资讯

显微镜专家们都知道,要想从三维显微结构中获取一组清晰的Z轴光切图像,是一项困难的挑战。Media Cybernetics推出的AutoQuant三维反卷积软件,可以从一组模糊的光切图像中提取出清晰的序列图像。该软件使用非邻(No Neighbor)、Zui近相邻(Nearest Neighbor)、反转滤波器(Inverse Filter)、二维/三维盲算法(2D/3D Blind)、二维/三维非盲算法(2D/3D Non-Blind)等反卷积算法,可同时清晰化系列光切图像中的单张或所有图像。

一、AutoQuant WF宽场反卷积去模糊软件

应用领域

• 宽场荧光图像

• 激光共聚焦图像

• 转盘式共聚焦图像

• 多光子显微镜图像

• 透射明场图像

• 微分干涉相衬图像……

宽场显微镜图像反卷积及基础多维展示。

  

反卷积前后对比图

二、AutoQuant CF共聚焦反卷积去模糊软件

应用领域

• 激光共聚焦图像

• 转盘式共聚焦图像

• 多光子显微镜图像

 

数字反卷积功能 Deconvolution (AutoDeblur)

 

与共聚焦显微镜所采用的方法不同,数字反卷积技术不使用共焦针孔,因此能将所有物镜搜集到的荧光信号全部送到高灵敏度的相机中形成图像。它利用图像系统的点扩散函数(point spread function, PSF),通过反卷积运算可将来自于非聚焦面杂散光的影响从焦面图像中扣除。如果将显微镜的光学系统定义为一个线性和无偏移的数学模型,那么点扩散函数就可以用来描述显微镜的成像机理。一个典型的荧光显微镜图像可表达为:

[测量到的图像] = [PSF] * [理想图像]

这里 ”*” 代表数学的卷积操作,那么反卷积操作可表示为:

[理想图像] = [测量到的图像] * [PSF]-1

即反卷积的过程就是求解[理想图像]的过程。