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該系統的分辨率可以達到傳統顯微成像系統的 2 倍以上，可以實現 80 納米 以下的寬場成像。

縱向偏振激光束作為一種特殊光束，它的主要偏振態與光束的傳播方向一致， 這與傳統的麥克斯韋方程所描述的光的偏振態與它的傳播方向垂直相矛盾;該光 束的尺寸可以小于系統 0.5 波長衍射極限分辨率，達到 0.36 波長，如果用于掃 描成像，可以實現 38%的分辨率提高，對于藍色 405 納米的激光，分辨率可以小 于90納米。

基于真實成像模型，圖像序列/視頻數據的通用超分辨率重建方法；對弱紋理目標的高清重建，對超精細紋理的精確預測與重建。

傳統的光學顯微系統受到阿貝衍射極限原理的限制，無法分辨尺度小于~200nm的事物，為了突破衍射極限，超分辨熒光顯微技術應運而生，在生物成像等領域得到廣泛應用。根據成像采集過程，超分辨方法主要可分為兩類。一種是單分子定位顯微方法（SMLM），通過熒光分子的光開關特性，孤立每個發光分子進行單獨定位。此類方法具有不受衍射極限限制的特點，可以得到10-40nm的超高分辨率，但由于分子激活漂白的循環步驟使得采集速度和成像時間較慢。另一種是如結構光照明等寬場成像的超分辨顯微技術，可以通過獲得相鄰區域/熒光分子間一定程度的響應差異來實現分辨率的提升。寬場成像的方法具有較高的時間采集效率，但由于同時激發視野內的全部分子，使得其分辨能力往往在100nm以上。目前還缺乏一種方法在理論上可以有效的兼顧寬場成像的時間采集效率和單分子定位方法的空間分辨率，因此亟需提出一種基于寬場成像對熒光分子高效調制的技術方案。 超分辨方法其本質都是通過識別單個熒光分子的獨立的發射特性獲得該分子的空間定位。如果可以對寬場成像中衍射極限以內各個發光分子熒光發射差異實現主動控制，則有可能獲得更好的超分辨顯微結果。近期，物理學院介觀物理國家重點實驗室極端光學研究團隊提出了基于量子相干控制原理主動調制分子熒光發射而獲得超分辨熒光顯微的方法（SNAC），在寬場成像下實現了分辨率的提升。課題組在ZnCdS量子點體系下獲得衍射極限范圍內各個量子點的差異化激發。通過設計多個整形脈沖，單個ZnCdS量子點的熒光差異性會得到增強。課題組通過周期性改變整形脈沖和傅立葉增強提取熒光響應的差異。同時，主動控制的圖像采集方案可以有效的抑制系統中不隨調制周期變化的泊松隨機噪聲和CMOS工藝導致的固定噪聲，極大的提升了信噪比。接著，利用獨立開發的混合周期（Combination-FFT）和多高斯擬合定位算法獲得最終的超分辨重建結果。研究模擬了鄰近雙點熒光發射的超分辨定位，其結果可以很好的分辨出低至50nm的相鄰熒光分子。對于密集標記的線性結構，SNAC的分辨能力同樣有顯著性的提高，獲得了30nm左右的徑向定位精度。在量子點標記的COS7細胞樣品的維管結構區域清晰的觀測到了維管的平行取向和姿態排布以及纖維交叉區域的95.3nm的鄰近雙峰，顯示出了比已有多種寬場超分辨方法更好的重建結果。這個研究將脈沖整形作為新的控制維度引入熒光超分辨，并將寬場超分辨成像技術的分辨率提升到了與單分子定位方法接近的50nm的水平。

目前現有方法通過對常規模型算法的修改，或引入諸多約束條件, 或對先驗模型的簡單概化、或通過學習（非生物）的方法獲取先驗知 識參與重建等，以解決時空超分辨率圖像重建的求解病態或不適定問 題，仍不同程度地存在著一定的局限性。本項研究受蠅類視覺系統的 啟發，與以往研究策略和角度不同，首先，有別于目前面向圖像或視 頻全域的時空超分辨率信息處理模式，基于生物視覺對感興趣區域或 目標物體的注意機制，構建多序列圖像的時空超分辨率仿蠅重建信息 處理系統模式。其次，通過超視銳度機理、大小場景系統、以及“共 

本發明公開了一種用于超分辨定位成像系統的樣品池，包括底座、壓板、蓋玻片、載玻片、第一螺栓、第二螺栓、進穿板接頭與出穿板接頭，載玻片安裝于壓板上，蓋玻片安裝于底座上，壓板腔體外表面與底座腔體內表面間隙配合，并通過第一螺栓連接壓板與底座，第二螺栓安裝于壓板上，通過調節第一螺栓與第二螺栓實現樣品空間厚度的改變，進穿板接頭與出穿板接頭均安裝于壓板上，實現樣品空間與外界環境的連通，通過向進穿板接頭注入新的液態生化試劑，從

一種三維像素超分辨顯微成像方法，其特征在于，沿與圖像采 集裝置傳感器平面水平方向 x、豎直方向 y 和顯微鏡的 z 軸方向各均成 非直角空間偏轉角的空間矢量掃描樣品，以能夠使每兩張相鄰的圖像 切片之間沿著 x,y,z 方向均有亞像素位移的步長進行掃描，通過圖像采 集裝置采集得到原始三維圖像序列 A，將原始圖像序列 A 根據無損采 樣原則分割成多組三維圖像序列 Bi，對 Bi 進行超分辨處理，生成三維 高分辨圖像 E，

本發明公開了一種基于 GPU 加速的 DEM 超分辨率方法。包括： (1)利用插值方法將低分辨率 DEM 學習數據擴充 K 倍，使其與高分辨 率 DEM 學習數據達到同一尺度；同時將待重建的 DEM 數據通過相同 的插值方法擴充 K 倍，得到低分辨率 DEM 重建數據；(2)分別將高分 辨率 DEM 學習數據、低分辨率 DEM 學習數據和低分辨率 DEM 重建 數據分為一系列大小為 N×N 的相互重疊的區域塊；(3)對低分辨率 DEM 重建數據的每一個區域塊，在低分辨率 DEM 學習數據中進行相 似

一種基于字典漸近更新的人臉圖像超分辨率方法:在訓練階段，采用去一法對低分辨率人臉圖像訓 練集的每張低分辨率人臉圖像進行超分辨率重構，得到一層低分辨率中間字典;以此低分辨率中間字典 作為新的低分辨率人臉圖像訓練集輸入，重構得到新一層的低分辨率中間字典;重復上述過程，最終得 到多層低分辨率中間字典。在測試階段，根據輸入的低分辨率人臉圖像，上一層低分辨率中間字典和高 分辨率人臉圖像訓練集，對輸入低分辨率人臉圖像進行超分辨率重構，得到預估高分辨率人臉圖像;重 復上述過程，最終重構出高分辨率人臉圖像。本發明可得到更高質量、與真實情況更為接近的重建效果。