Advertisement

PSF的MATLAB代码-PSFmodels-py：3D显微镜点扩散函数的标量与矢量模型的Python实现绑定

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
PSFmodels-py是一个用Python编写的库，实现了3D显微镜中用于成像分析的标量和矢量点扩散函数模型。该代码基于MATLAB版本，并进行了优化以适应Python环境。 PSF模型的Python绑定是基于原始C++代码和MATLAB MEX绑定开发的，版权归属：2006-2013年，根据GPL-3.0许可分发。Talley Lambert负责了该模型在Python中的实现工作。 此模型描述于Auget等人在2009年的论文中，并且更多细节和实施详情可以在Francois的论文中找到。 此外，请注意有关基于标量的Gibson-Lanni PSF模型的不同（更快）版本的信息，可以参考已在其上实现的相关项目。 安装方式如下：预构建二进制文件在OSX和Windows上的pypi上有提供，在Linux上的sdist可用pip install psfmodels命令进行安装；或者从源代码编译安装需要cmake和C++编译器，通过以下步骤完成： 1. git clone --recurse-submodules https://github.com/tlambert03/PSFmodels-py.git 2. cd PSFmodels-py 3. python setup.py install #或者使用python setup.py build仅构建而不安装。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PSF的MATLAB代码-PSFmodels-py：3D显微镜点扩散函数的标量与矢量模型的Python实现绑定
    优质
    PSFmodels-py是一个用Python编写的库，实现了3D显微镜中用于成像分析的标量和矢量点扩散函数模型。该代码基于MATLAB版本，并进行了优化以适应Python环境。 PSF模型的Python绑定是基于原始C++代码和MATLAB MEX绑定开发的，版权归属：2006-2013年，根据GPL-3.0许可分发。Talley Lambert负责了该模型在Python中的实现工作。 此模型描述于Auget等人在2009年的论文中，并且更多细节和实施详情可以在Francois的论文中找到。 此外，请注意有关基于标量的Gibson-Lanni PSF模型的不同（更快）版本的信息，可以参考已在其上实现的相关项目。 安装方式如下：预构建二进制文件在OSX和Windows上的pypi上有提供，在Linux上的sdist可用pip install psfmodels命令进行安装；或者从源代码编译安装需要cmake和C++编译器，通过以下步骤完成： 1. git clone --recurse-submodules https://github.com/tlambert03/PSFmodels-py.git 2. cd PSFmodels-py 3. python setup.py install #或者使用python setup.py build仅构建而不安装。
     
  • 点扩散函数(PSF)分析
    优质
    点扩散函数（Point Spread Function, PSF）分析是指研究成像系统中理想点光源经过光学传递后形成的光斑特性，用于评估和校正图像模糊、分辨率等质量问题。 点扩散函数（Point Spread Function, PSF）在光学成像领域用于描述一个理想点光源通过光学系统后形成的光斑分布情况。当涉及到面结构的PSF时，它表示的是二维表面上每个点经过光学系统的响应特性。这些函数对于理解图像模糊的原因、设计和优化成像系统以及进行图像复原处理至关重要。 在C++编程中实现与面结构相关的点扩散函数可以涉及复杂的数学运算和数值计算方法。开发人员通常需要考虑如何高效地模拟光线通过不同类型的光学元件（如透镜或光栅）的传播过程，同时还要考虑到实际应用中的各种限制条件，比如噪声、衍射效应等。 为了准确建模面结构上的PSF, 有必要深入理解相关的物理理论，并选择合适的数值方法来求解相应的偏微分方程。这可能包括有限差分法（Finite Difference Method）、快速傅里叶变换（FFT）或其他高级计算技术，以确保算法的效率和精度。 总之，在处理与面结构有关的点扩散函数时，编程者必须具备坚实的物理知识基础以及强大的软件开发技能来实现有效的解决方案。
     
  • MATLAB开发——宽场荧光显微镜点扩散函数
    优质
    本项目运用MATLAB编程技术，专注于构建宽场荧光显微镜中的点扩散函数模型，以优化图像处理与分析。 在MATLAB环境中开发广域荧光显微镜的点扩散函数。该任务的目标是生成宽场荧光显微镜的点扩散函数。
     
  • 获得光学系统的点扩散函数（PSF）
    优质
    本文介绍了获取光学系统点扩散函数（PSF）的方法和技术，探讨了其在图像处理和光学测量中的应用价值。 利用MATLAB中的ZEMAX DDE获取光学系统的不同点扩散函数（PSF）矩阵。
     
  • PSF的Matlab代码-OMpy：一个用于点扩散函数建模及有限元分析的OptoMechanics Python库
    优质
    OMpy是一款专为光机械系统设计的Python库，基于PSF模型，支持点扩散函数的模拟与分析，并提供有限元方法以增强结构力学研究。 PSF的Matlab代码py用于点扩散函数建模和有限元分析的Optomechanics Python库OMpy是专门针对光机械分析设计的一个Python工具包。它被开发为能够处理各种形式的机械数据（包括测量数据、模拟结果或FEA计算结果），并且可以生成一系列参数，这些参数可以直接输入到Zemax光学软件中进行进一步的分析和优化，例如刚体运动和平移旋转等。 OMpy的主要功能在于执行光机械领域中的常见任务： - 通过在光学孔径上的波前误差图来模拟点扩展函数（PSF）。 - 根据光学表面的垂度位移生成相应的波前误差图。 - 利用有限元分析方法计算物体的下垂变形，并进行相关的力学性能评估。 - 分析和确定对象的刚体运动，包括平移与旋转等参数变化。 这种类型的光机械建模在科研及工程应用中非常普遍。尽管市面上有许多高端软件可以完成这些任务，但它们往往价格昂贵且操作复杂。而OMpy则侧重于提供一个灵活、易用的基础框架来支持不同场景下的需求，并且其许多功能参考了Sigmadyne公司的SigFit模型。 总的来说，该库旨在为科研人员和工程师们提供一种成本效益高、易于定制的解决方案来进行光机械分析工作。
     
  • MATLAB中PSF的计算_psf.zip_\psf_matlab求解点扩散函数_PSF MATLAB
    优质
    本资源提供在MATLAB环境下求解光学系统中的点扩散函数(PSF)的方法和代码，适用于图像处理与分析领域。下载包含详细注释示例文件。 在MATLAB中编写代码来计算直边图像的点扩散函数（PSF）。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Python代码实现的物质扩散推荐算法.py
    优质
    本段代码实现了基于Python的物质扩散推荐算法，通过模拟信息在社交网络中的传播路径来预测用户的兴趣偏好。适合于个性化推荐系统的研究和应用开发。 基于物质扩散的推荐算法使用Python实现，在运行效率和速度上优于传统方法，并且代码更为简洁，适合大型推荐系统的开发。
     
  • PSF_FPA_Simu.rar_点扩散PSF_点扩散函数PSF_成像阵列_阵列成像MATLAB_高斯PSF
    优质
    该资源包包含用于模拟光学系统中点扩散函数（PSF）的MATLAB代码，特别适用于分析和生成基于高斯分布的成像阵列数据。 利用高斯点扩散函数（PSF）来模拟焦平面阵列（FPA）成像是一个常用的技术手段。这种方法能够有效地描述光学系统中的模糊效应，并在图像处理中起到关键作用。通过采用这种模型，研究人员可以更好地理解和改善成像系统的性能。
     
  • C++代码实现的高斯扩散模型
    优质
    本项目采用C++编程语言实现了高斯扩散模型，模拟污染物在大气中的扩散过程，适用于环境科学与工程领域的研究和应用。 高斯扩散模型是一种在环境科学领域广泛应用的数学工具，用于模拟大气中的污染物扩散过程。该模型基于统计学中的多元正态分布理论，预测不同位置处污染物浓度的变化情况。 给定压缩包中包含以下关键文件： 1. `bgfg_gaussmix2.cpp`：此文件可能实现了高斯混合模型（GMM），它是高斯扩散模型的重要组成部分之一，通过多个高斯分量来逼近复杂的数据分布，以模拟不同模式下的污染物扩散。 2. `main.cpp`：这是程序的主入口文件，通常包含主要逻辑和控制流程，包括读取输入参数、初始化模型、执行计算以及输出结果等。 3. `Motion.cpp` 和 `Motion.old.cpp`：这两个文件可能包含了与污染物运动相关的函数或类的实现，例如风向和风速对扩散过程的影响。 4. `Motion.h`：这是一个头文件，定义了用于描述污染物动态特性的类或函数接口，并供其他文件调用。 5. `gcgraph.hpp`：此头文件可能包含了图形绘制的相关功能，便于将模拟结果可视化以帮助用户更好地理解污染物的扩散情况。 6. `precomp.hpp`：预编译头文件，包含常用库引用信息，提高代码编译效率。 7. `Makefile`：构建脚本用于自动化地管理程序各个部分之间的编译和链接过程。 在C++中实现高斯扩散模型时通常需要完成以下步骤： 1. 数据输入：读取环境参数如风速、风向及污染物排放源的位置与强度等。 2. 模型初始化：设定高斯分量数量及其初始位置和方差，以及时间步长等变量值。 3. 扩散计算：基于高斯分布理论结合实际的气象条件（例如风场信息），预测每一步时间内污染物浓度的变化情况。 4. 结果输出与可视化：将得到的结果以表格或图形形式展示出来。 该模型在实践中的应用可以评估环境污染控制策略的有效性，帮助预测污染对环境及人体健康的潜在影响，并为环境管理决策提供科学依据。通过对代码的深入研究和调整优化参数设置，我们可以适应不同的条件并获得更准确的预测结果。