DOI: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-1004-1012


УДК 004. 932

МЕТОД ПРОГРАММНОЙ КОРРЕКЦИИ АБЕРРАЦИОННЫХ ИСКАЖЕНИЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ В МИКРОСКОПИИ СТРУКТУРИРОВАННОГО ОСВЕЩЕНИЯ

Иночкин Ф.М., Белашенков Н.Р.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Иночкин Ф.М., Белашенков Н.Р. Метод программной коррекции аберрационных искажений изображения в микроскопии структурированного освещения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 6. С. 1004–1012. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-6-1004-1012


Аннотация
Предмет исследования. Исследована проблема снижения качества восстановления изображения в сверхразрешающей микроскопии структурированного освещения при наличии расфокусировки и аберрационных искажений изображения. Метод. Для повышения качества восстановления пре длагается ввести предварительную программную компенсацию расфокусировки и аберраций с реконструкцией модели функции рассеяния точки системы, формируемой на основе теории фурье-оптики и результата предварительной калибровки системы. Предложен способ автоматической адаптации модели функции рассеяния точки к величине расфокусировки по регистрируемым системой изображениям, основанный на свойстве частичной избыточности входных данных в микроскопии структурированного освещения. Основной результат. Предложенные технические решения позволили снизить уровень искажений восстанавливаемого изображения для систем с аберрационными искажениями и неизвестной расфокусировкой до уровня, соответствующего применению микрообъектива с дифракционно-ограниченным качеством. В вычислительных экспериментах метод характеризуется трех-четырех кратным снижением максимальной амплитуды искажений восстанавливаемого изображения при величине аберраций, характерной для коммерчески доступных микрообъективов. Практическая значимость. Результаты исследования могут быть применены для повышения качества восстановления изображений в сверхразрешающих микроскопах структурированного освещения, а также позволяют повысить экономическую эффективность систем за счет применения неспециализированных объективов при сохранении высокого качества результирующего изображения.

Ключевые слова: дифракционный предел, реконструкция изображения, моделирование функции рассеяния точки, преобразование Фурье, сверхразрешающая микроскопия

Благодарности. Работа выполнена в Университете ИТМО при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (проект № 074-11-2018-004).

Список литературы
  1. Gustafsson M.G.L. Surpassing the lateral resolution limit by a factor of two using structured illumination microscopy // Journal of Microscopy. 2000. V. 198. N 2. P. 82–87. doi: 10.1046/j.1365-2818.2000.00710.x
  2. Kner P., Chhun B., Griffis E.R., Winoto L., Gustafsson M.G.L. Super-resolution video microscopy of live cells by structured illumination // Nature Methods. 2009. V. 6. N 5. P. 339–342. doi: 10.1038/nmeth.1324
  3. Shroff S.A., Fienup J.R., Williams D.R. Lateral superresolution using a posteriori phase shift estimation for a moving object: experimental results // Journal of the Optical Society of America A: Optics and Image Science, and Vision. 2010. V. 27. N 8. P. 1770–1782. doi: 10.1364/JOSAA.27.001770
  4. Schermelleh L., Heintzmann R., Leonhardt H. A guide to super-resolution fluorescence microscopy // Journal of Cell Biology. 2010. V. 190. N 2. P. 165–175. doi: 10.1083/jcb.201002018
  5. Zheng G., Horstmeyer R., Yang C. Wide-field, high-resolution Fourier ptychographic microscopy // Nature Photonics. 2013. V. 7. N 9. P. 739–745. doi: 10.1038/nphoton.2013.187
  6. Dan D., Lei M., Yao B., Wang W., Winterhalder M., Zumbusch A., Qi Y., Xia L., Yan S., Yang Y., Gao P., Ye T., Zhao W. DMD-based LED-illumination Super-resolution and optical sectioning microscopy // Scientific Reports. 2013. V. 3. N 1. P. 1116. doi: 10.1038/srep01116
  7. Gustafsson M.G. Nonlinear structured-illumination microscopy: wide-field fluorescence imaging with theoretically unlimited resolution // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2005. V. 102. N 37. P. 13081–13086. doi: 10.1073/pnas.0406877102
  8. Rego E.H., Shao L., Macklin J.J., Winoto L., Johansson G.A., Kamps-Hughes N., Davidson M.W., Gustafsson M.G.L. Nonlinear structured-illumination microscopy with a photoswitchable protein reveals cellular structures at 50-nm resolution // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2012. V. 109. N 3. P. E135–E143. doi: 10.1073/pnas.1107547108
  9. Müller M., Mönkemöller V., Henning S., Hübner W., Huser T. Open-source image reconstruction of super-resolution structured illumination microscopy data in ImageJ // Nature Communications. 2016. V. 7. P. 10980. doi: 10.1038/ncomms10980
  10. Lal A., Shan C., Xi P. Structured illumination microscopy image reconstruction algorithm // IEEE Journal on Selected Topics in Quantum Electronics. 2016. V. 22. N 4. P. 50–63. doi: 10.1109/JSTQE.2016.2521542
  11. Zhang Y., Lang S., Wang H., Liao J., Gong Y. Super-resolution algorithm based on Richardson–Lucy deconvolution for three-dimensional structured illumination microscopy // Journal of the Optical Society of America A: Optics and Image Science, and Vision. 2019. V. 36. N 2. P. 173–178. doi: 10.1364/JOSAA.36.000173
  12. Zhou X., Lei M., Dan D., Yao B., Yang Y., Qian J., Chen G., Bianco P.R. Image recombination transform algorithm for superresolution structured illumination microscopy // Journal of Biomedical Optics. 2016. V. 21. N 9. P. 096009. doi: 10.1117/1.JBO.21.9.096009
  13. Goodman J.W. Introduction to Fourier optics. Roberts and Company Publishers, 2005. 491 p.
  14. Inochkin F.M., Pozzi P., Bezzubik V.V., Belashenkov N.R. Increasing the space-time product of super-resolution structured illumination microscopy by means of two-pattern illumination // Proceedings of SPIE. 2017. V. 10333. P. 103330K. doi: 10.1117/12.2271835
  15. Mertz J., Kim J. Scanning light-sheet microscopy in the whole mouse brain with HiLo background rejection // Journal of Biomedical Optics. 2010. V. 15. N 1. P. 016027. doi: 10.1117/1.3324890
  16. Inochkin F., Kruglov S., Bronshtein I. Accurate 3D location estimation of point sources in single-sensor optical systems by means of wavefront phase retrieval and calibration // Proc. 2017 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). 2017. P. 672–677. doi: 10.1109/EIConRus.2017.7910646
  17. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации: компьютерные технологии. СПб.: БХВ-Петербург,  2011. 384 с.


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика