新算法通过像素重新分配成功提高显微镜分辨率

使用 DPR 增强分辨率。(a) 将增益为 1 和 2 的 DPR 应用于两个间隔很近的点物体的模拟图像。左列：两个点物体相距 1.68σ。右列：两个点物体相距 1.41σ。比例条代表 2σ。(b) 在原始图像、DPR 增益 1 和 DPR 增益 2 图像中，两个间隔很近的点状物体在不同间隔距离下的强度骤降模拟结果。(c) 应用于 BPAE 细胞共焦图像的 DPR 增益 1 和 2。刻度线代表 600 纳米。资料来源：Advanced Photonics (2023)。DOI: 10.1117/1.AP.5.6.066004

长期以来，在显微镜领域获取高分辨率图像一直是一项挑战。去卷积是一种提高图像清晰度的方法，但往往会放大样本和图像之间的噪声。波士顿大学的研究人员最近开发出一种新颖的去卷积算法，可以避免这些问题，在光子强度保持和局部线性的情况下提高图像的分辨率。

据《先进光子学》（Advanced Photonics）杂志报道，这种创新的去模糊算法适用于各种荧光显微镜，对发射点扩散函数（PSF）的假设要求极低。它既可用于原始图像序列，也可用于单幅图像，从而对波动的荧光团统计数据进行时间分析。此外，研究人员还将这一算法作为 MATLAB 函数提供，使其能够被广泛使用。

这一突破背后的基本概念是像素重新分配。通过根据局部梯度重新分配像素强度，可以锐化图像，而不会带来噪声伪影的风险。该技术在应用这一过程之前会对原始图像进行标准化处理，以确保获得一致的结果。

传统上，显微镜的分辨率是由其分辨两个紧密间隔点源的能力来定义的。这种名为 "通过像素重新分配去模糊"（DPR）的新方法大大减少了所需的分离距离，从而提高了显微镜的分辨率。

通过像素重新分配去模糊重映射原始荧光显微镜图像，通过像素重新分配锐化图像。资料来源：Advanced Photonics (2023)。DOI: 10.1117/1.AP.5.6.066004

为了证明 DPR 的有效性，研究人员将其应用于各种成像条件：单分子定位、工程心脏组织结构成像和斑马鱼体积成像。这些实际应用展示了 DPR 在提高显微图像清晰度方面的潜力。

DPR 在保留较大结构的同时还能锐化图像的独特能力，为更广泛的应用打开了大门。它既可用于包含小结构的样本，也可用于包含大结构的样本，是研究人员的多功能工具。虽然没有一种去模糊策略能完全不受噪声的影响，但 DPR 的优势在于它不会放大噪声。这使其有别于其他去卷积方法，简化了实施过程，适用于具有扩展特征的各种样本。

DPR 技术是提高显微镜图像空间分辨率的一种新方法，它提供了一种多功能和用户友好型解决方案，在避免常见噪声相关问题的同时显著提高了图像清晰度，使其成为广泛科学应用的宝贵工具。

波士顿大学生物显微镜实验室主任、该研究的资深作者杰罗姆-默茨教授说："由于 DPR 简单易用、速度快、用途广，我们相信它能在生物成像领域发挥普遍作用。

参考资料

Bingying Zhao et al, Resolution enhancement with deblurring by pixel reassignment, Advanced Photonics (2023). DOI: 10.1117/1.AP.5.6.066004

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