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PSF的Matlab代码-Deconvolution3D：用于显微图像的三维反卷积代码

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简介：
本项目为Python Software Foundation (PSF) 提供的Matlab代码库，专注于实现针对显微图像处理的三维反卷积算法，以增强图像清晰度和细节。 PSF的MATLAB代码用于3D反卷积显微图像处理项目。 1. 该项目使用深度学习技术由Abhijeet Phatak完成EE367最终项目。 2. 数据集包含一个尺寸为1904x1900x88的图像，名为1.36797.tif。通过运行反卷积函数进行处理，并在20次迭代后估算出44个宽视野（WF）和结构化照明（SIM）PSF。 3. 增加更多的迭代次数可能带来更好的结果，但在此过程中，请使用edgetaper来避免振铃效应的产生。请仔细阅读提示部分以获取更多细节信息。 4. 首先运行getPSF.m文件，它将利用MATLAB盲反卷积算法生成PSF，并横向缩放堆栈以加快计算速度。 5. 此外，该代码还将不同堆栈存储为.mat格式的文件，以便可以通过不同的方法直接使用它们。请确保已执行了此步骤后运行runRL.m和runADMM.m脚本分别进行迭代法和交替方向乘子算法处理。 对于这两种方法的具体了解，请参考相关白皮书。 6. 矩阵以MATLAB v6二进制格式存储，方便快速导入Python环境。 确保已安装tensorflow-gpu才能运行神经网络部分的代码。

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  • PSF的Matlab代码-Deconvolution3D：用于显微图像的三维反卷积代码
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    本项目为Python Software Foundation (PSF) 提供的Matlab代码库，专注于实现针对显微图像处理的三维反卷积算法，以增强图像清晰度和细节。 PSF的MATLAB代码用于3D反卷积显微图像处理项目。 1. 该项目使用深度学习技术由Abhijeet Phatak完成EE367最终项目。 2. 数据集包含一个尺寸为1904x1900x88的图像，名为1.36797.tif。通过运行反卷积函数进行处理，并在20次迭代后估算出44个宽视野（WF）和结构化照明（SIM）PSF。 3. 增加更多的迭代次数可能带来更好的结果，但在此过程中，请使用edgetaper来避免振铃效应的产生。请仔细阅读提示部分以获取更多细节信息。 4. 首先运行getPSF.m文件，它将利用MATLAB盲反卷积算法生成PSF，并横向缩放堆栈以加快计算速度。 5. 此外，该代码还将不同堆栈存储为.mat格式的文件，以便可以通过不同的方法直接使用它们。请确保已执行了此步骤后运行runRL.m和runADMM.m脚本分别进行迭代法和交替方向乘子算法处理。 对于这两种方法的具体了解，请参考相关白皮书。 6. 矩阵以MATLAB v6二进制格式存储，方便快速导入Python环境。 确保已安装tensorflow-gpu才能运行神经网络部分的代码。
     
  • PSF的MATLAB代码-LightField-Deconvolution：光场反卷积
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    本项目为PSF（点扩散函数）下的MATLAB实现代码，专注于光场反卷积技术，旨在改善图像分辨率和清晰度，适用于光学成像领域的研究与应用。 用于光场显微镜的相空间反卷积的Matlab代码 作者：陆志、吴佳敏、乔慧、游洲等人 版本：1.0 版权：2019年，陆志等 根据参考文献[1]编写了这段Matlab代码。该软件包实现了文中描述的相空间反卷积算法：“用于光场显微镜的相空间反卷积”。如果使用本代码生成学术出版物中的数据（如图像、处理时间表），请引用我们的论文。 在Microsoft Xeon处理器和32GB RAM配置下，于Windows 10 64位版本及MATLAB R2018b (64bit)中对软件包进行了测试。要在Matlab路径内运行代码，请包含“code”子目录，并执行“main.m”文件以尝试示例。 使用说明： a）下载所需数据。 本段落参考图3的光场数据（B16细胞成像），保存在Raw文件夹中，可用于测试。 b）点扩展函数的数据存放在名为 PSF 的文件夹内。
     
  • 基于盲反卷积的模糊图像恢复代码
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    本项目提供了一种基于盲反卷积技术的模糊图像清晰化解决方案。通过优化算法实现自动去噪和锐化处理，适用于多种场景下的图像质量提升。代码开源可直接运行或二次开发。 盲反卷积代码用于还原模糊图像，只需更改图片路径即可直接使用。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积
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    本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核，可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。 本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作，这一功能在计算机视觉系统（如边缘检测）及大多数图像编辑程序（例如Photoshop中的图像锐化）中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。 关于基本卷积函数：funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像（2D矩阵）和滤波内核（2D矩阵）作为输入，并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。 对于扩展的卷积部分，首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核，用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值，并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器，包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。
     
  • Matlab中的PSF代码-MicroscPSF-Matlab：适用于荧光显微镜的高效精确3D PSF计算
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    MicroscPSF是一款用于荧光显微镜的Matlab工具箱，专门设计用于快速准确地计算三维点扩散函数（PSF），以支持高级成像分析。 PSF的Matlab代码用于荧光显微镜中的三维点扩展函数（3D PSF）计算，该方法基于Gibson-Lanni模型，并在《Journal of the Optical Society of America》A卷第34期第6页发表了一篇文章，具体页面为1029-1034。这一组代码旨在提供荧光显微镜中三维点扩展函数的快速近似计算方法。 该算法比现有的511x511x255尺寸工具快约498倍。PSFGenerator使用的是具有多线程功能的Java语言，而推荐的方法则完全采用纯Matlab编写，并未包含任何编译过程。如果在运行时没有指定显微镜参数，默认设置将会被加载。 具体用法如下： ```matlab params.size = [256 256 128]; tic; PSF = MicroscPSF(params); toc ``` 此外，还有一个图形用户界面版本提供更快的计算速度。最后一步插值操作通过mex文件实现，能够将时间成本降低约50%。 ```matlab cd Utilities mex transformation.cpp params.size=[256 256 128]; params.fastcom=1; tic; PSF = MicroscPSF(params); toc ``` 以上是该代码的主要特性和使用方法说明。
     
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  • CT重建的MATLAB代码 - CTReconstruction: 使用反投影、滤波反投影和卷积反投影进行CT图像重建的MATLAB代码
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  • PSF的MATLAB代码-HR-FLFM：用于体积多色活细胞成像的高分辨率傅里叶光场显微镜
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    本项目提供了实现高分辨率傅里叶光场显微镜（HR-FLFM）的MATLAB代码，适用于体积多色活细胞成像研究。 PSF的Matlab代码用于高分辨率傅里叶光场显微镜的数据处理。该软件包包括数据预处理、图像背景减法、ACsN去噪算法以及HR-FLFM三维重建代码。使用前需要准备具有足够GPU内存的Nvidia GPU，安装Matlab 2020或更高版本，并确保多核CPU有足够的CPU内存。 对于PSF校正部分，该软件包提供了生成用于3D重建的混合FLFM PSF的方法。在运行程序之前，请准备好模拟和实验性的PSF数据并调整参数以适应您的显微镜系统。使用DataProc4HRFLFM.mlapp文件可以开始进行初步操作；同样地，在处理PSF校正时，可以通过PSFCorrManual.mlapp文件来启动工作流程。
     
  • MATLAB中的卷积代码
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    本简介探讨了在MATLAB环境下编写和应用卷积运算代码的方法，包括信号处理、图像处理等领域中卷积的基本概念及其编程实现。 数字信号处理实习中的卷积可以通过编写MATLAB程序来实现。以下是一个示例代码： ```matlab % 定义输入信号x(n) 和系统脉冲响应h(n) n = -5:10; % 输入序列的范围 x = [ones(1,6), zeros(1,7)]; % 输入信号（例如，一个持续时间为6个单位宽度为1的矩形） m = -3:4; h = [zeros(1,3), ones(1,5), zeros(1,2)]; % 系统脉冲响应 % 计算卷积 y = conv(x,h); % 显示结果 disp(输入信号x(n):); disp(x); disp(系统脉冲响应h(n):); disp(h); disp(输出信号y(n)（即x和h的卷积）:); disp(y); % 绘制图形表示 figure; subplot(3,1,1),stem(n,x); title(输入信号 x[n]); xlabel(n), ylabel(Amplitude); subplot(3,1,2), stem(m,h); title (系统脉冲响应 h[n]); xlabel(m), ylabel(Amplitude); subplot(3,1,3), stem(-8:16,y,filled); title(卷积结果 y[n] = x[n]*h[n]); xlabel(n), ylabel(Amplitude); ``` 该代码首先定义了输入信号x(n)和系统脉冲响应h(n)，然后使用MATLAB的`conv()`函数计算这两个序列的离散时间卷积。最后，程序显示并绘制输入、输出以及系统的图形表示。 注意：在实际应用中，请根据具体需求调整信号范围及参数设定以适应不同的应用场景。
     
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