Abstract-Vi presenterar en ickeparametrisk regressionsmetod för denoisering 3-D bildsekvenser förvärvade via fluorescencemicroscopy. Den föreslagna metoden utnyttjar redundansen av 3-D+tidsinformationen för att förbättra signal-till-buller förhållandet mellan bilder skadade av Poisson-Gaussian buller. En variansstabiliseringstransform appliceras först på bilddata för att ta bort beroendet mellan medelvärdet och variansen av intensitetsvärden. Denna förbehandling kräver kunskap om parametrar relaterade till förvärvssystemet, även uppskattat i vårt tillvägagångssätt. I ett andra steg föreslår vi en ursprunglig statistisk lappbaserad ram för bullerminskning och bevarande av avbrott i rymdtid. I vår studie, diskontinuiteter är relaterade till små rörliga fläckar med hög hastighet som observerats i fluorescence video-mikroskopi. Tanken är att minimera en objektiv icke-lokal energifunktion med spatio-temporala bildlappar. Minimeraren har en enkel form och definieras som det viktade medelvärdet av indata som tas i rumsligt varierande stadsdelar. Storleken på varje område är optimerad för att förbättra prestandan hos den punktvisa uppskattningen. Algoritmens prestanda (som inte kräver någon rörelseuppskattning) utvärderas sedan på både syntetiska och verkliga bildsekvenser med hjälp av kvalitativa och kvantitativa kriterier.
I REF beaktas en patchbaserad funktion för att denoisera 3D-bildsekvenser som förvärvats via fluorescensmikroskopi.
Patch-Based Nonlocal Functional for Denoising Fluorescence Microscopy Image Sequences
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}