基于噪声校正主成分分析的压缩感知STORM超分辨图像重构

随机光学重构显微(STORM)的时间和空间分辨率相互制约,难以实现活细胞的超分辨成像,且超分辨图像的后处理分析与重构算法对图像质量也有非常重要的影响。基于此,针对高密度标记与高采样率所导致的单帧图像中光斑重叠及过多的背景噪声,提出一种用于单分子定位显微成像的新型噪声校正主成分分析(NC-PCA)方法,对单分子定位显微成像采集的图像进行预处理后再进行定位重构,提高了现有定位方法的定位精度,同时还实现了重叠分子的区分定位,从而提高了生物样品的标记密度,改善了超分辨成像的时间分辨率,可为活细胞单分子定位成像提供技术支持。