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PSF的MATLAB代码-LightField-Deconvolution：光场反卷积

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Matlab中的存档算法代码：盲反卷积（Blind-deconvolution）
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    本段代码实现了一种基于MATLAB的盲反卷积算法，旨在不依赖原始图像和点扩散函数的情况下恢复清晰图像。适用于天文摄影、医学影像处理等领域。 在MATLAB中实现盲反卷积算法涉及使用未知模糊内核对图像进行处理以恢复清晰度的过程。我的工作主要基于Rob Fergus的相关研究及其实施方案。为了提取清晰的图像，我们首先需要估算出模糊核。这一过程假设模糊核值具有指数先验分布，并利用最大后验（MAP）估计方法来计算。 理想情况下，在确定了后验概率分布之后再应用MAP算法进行后续处理会更为精确。一旦得到了模糊内核的估计结果，接下来使用Richardson-Lucy非盲反卷积算法获取图像中每个像素的真实值以实现最终锐化效果。我在文章里详细描述了这个过程。 在实践中，可以只选取特定区域作为输入来对局部进行增强处理而非整个图片，例如仅令瓶子部分更清晰而背景保持模糊的状态。下面是执行这一系列操作的具体步骤： 1. 将待处理的模糊图像复制到名为“images”的文件夹内（如ian1.jpg）。 2. 复制结果/目录下的一个示例脚本并重命名为与新图片对应的名称，例如在Linux系统中可以使用命令`cp ian1.m ian2.m`来完成该操作； 3. 对新的图像处理脚本进行编辑，比如修改变量obs_im的值为新的文件名（如 obs_im = ../images/ian2.jpg）。 按照上述步骤执行即可实现对任意模糊图片的有效局部或整体锐化。
     
  • 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。
     
  • 矢量场线积分卷积的源代码
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    本源代码实现矢量场中的线积分卷积技术，用于增强流体模拟、气象数据分析等场景下的视觉表现和细节信息，促进科学可视化研究与应用。 二维线积分卷积源码可用于模拟二维矢量场的可视化效果。
     
  • BDDB.rar.gz_一维反卷积_信号的反卷积处理_卷积与一维反卷积_matlab
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    本资源包提供了一种使用MATLAB进行一维信号反卷积处理的方法和代码，重点讲解了如何利用反卷积技术恢复原始信号，并包含相关示例和说明文档。 盲反卷积主要用于处理一维离散信号，并可以扩展到二维应用。
     
  • 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。
     
  • Matlab反褶积代码
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    本段代码用于实现MATLAB环境下的反褶积算法，适用于信号处理和图像恢复等领域，能够有效减少数据中的模糊效应。 简单的反褶积实现程序可供参考学习，使用时稍微做一些修改即可。
     
  • 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。