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該系統(tǒng)的分辨率可以達(dá)到傳統(tǒng)顯微成像系統(tǒng)的 2 倍以上，可以實(shí)現(xiàn) 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(tài)與光束的傳播方向一致， 這與傳統(tǒng)的麥克斯韋方程所描述的光的偏振態(tài)與它的傳播方向垂直相矛盾;該光 束的尺寸可以小于系統(tǒng) 0.5 波長衍射極限分辨率，達(dá)到 0.36 波長，如果用于掃 描成像，可以實(shí)現(xiàn) 38%的分辨率提高，對于藍(lán)色 405 納米的激光，分辨率可以小 于90納米。

基于真實(shí)成像模型，圖像序列/視頻數(shù)據(jù)的通用超分辨率重建方法；對弱紋理目標(biāo)的高清重建，對超精細(xì)紋理的精確預(yù)測與重建。

傳統(tǒng)的光學(xué)顯微系統(tǒng)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(shù)應(yīng)運(yùn)而生，在生物成像等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。根據(jù)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(guān)特性，孤立每個(gè)發(fā)光分子進(jìn)行單獨(dú)定位。此類方法具有不受衍射極限限制的特點(diǎn)，可以得到10-40nm的超高分辨率，但由于分子激活漂白的循環(huán)步驟使得采集速度和成像時(shí)間較慢。另一種是如結(jié)構(gòu)光照明等寬場成像的超分辨顯微技術(shù)，可以通過獲得相鄰區(qū)域/熒光分子間一定程度的響應(yīng)差異來實(shí)現(xiàn)分辨率的提升。寬場成像的方法具有較高的時(shí)間采集效率，但由于同時(shí)激發(fā)視野內(nèi)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(shí)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(diào)制的技術(shù)方案。 超分辨方法其本質(zhì)都是通過識(shí)別單個(gè)熒光分子的獨(dú)立的發(fā)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(nèi)各個(gè)發(fā)光分子熒光發(fā)射差異實(shí)現(xiàn)主動(dòng)控制，則有可能獲得更好的超分辨顯微結(jié)果。近期，物理學(xué)院介觀物理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室極端光學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出了基于量子相干控制原理主動(dòng)調(diào)制分子熒光發(fā)射而獲得超分辨熒光顯微的方法（SNAC），在寬場成像下實(shí)現(xiàn)了分辨率的提升。課題組在ZnCdS量子點(diǎn)體系下獲得衍射極限范圍內(nèi)各個(gè)量子點(diǎn)的差異化激發(fā)。通過設(shè)計(jì)多個(gè)整形脈沖，單個(gè)ZnCdS量子點(diǎn)的熒光差異性會(huì)得到增強(qiáng)。課題組通過周期性改變整形脈沖和傅立葉增強(qiáng)提取熒光響應(yīng)的差異。同時(shí)，主動(dòng)控制的圖像采集方案可以有效的抑制系統(tǒng)中不隨調(diào)制周期變化的泊松隨機(jī)噪聲和CMOS工藝導(dǎo)致的固定噪聲，極大的提升了信噪比。接著，利用獨(dú)立開發(fā)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(jié)果。研究模擬了鄰近雙點(diǎn)熒光發(fā)射的超分辨定位，其結(jié)果可以很好的分辨出低至50nm的相鄰熒光分子。對于密集標(biāo)記的線性結(jié)構(gòu)，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(diǎn)標(biāo)記的COS7細(xì)胞樣品的維管結(jié)構(gòu)區(qū)域清晰的觀測到了維管的平行取向和姿態(tài)排布以及纖維交叉區(qū)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(jié)果。這個(gè)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(shù)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(xiàn)有方法通過對常規(guī)模型算法的修改，或引入諸多約束條件, 或?qū)ο闰?yàn)?zāi)Ｐ偷暮唵胃呕⒒蛲ㄟ^學(xué)習(xí)（非生物）的方法獲取先驗(yàn)知 識(shí)參與重建等，以解決時(shí)空超分辨率圖像重建的求解病態(tài)或不適定問 題，仍不同程度地存在著一定的局限性。本項(xiàng)研究受蠅類視覺系統(tǒng)的 啟發(fā)，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(shí)空超分辨率信息處理模式，基于生物視覺對感興趣區(qū)域或 目標(biāo)物體的注意機(jī)制，構(gòu)建多序列圖像的時(shí)空超分辨率仿蠅重建信息 處理系統(tǒng)模式。其次，通過超視銳度機(jī)理、大小場景系統(tǒng)、以及“共 

本發(fā)明公開了一種用于超分辨定位成像系統(tǒng)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(jìn)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(nèi)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(diào)節(jié)第一螺栓與第二螺栓實(shí)現(xiàn)樣品空間厚度的改變，進(jìn)穿板接頭與出穿板接頭均安裝于壓板上，實(shí)現(xiàn)樣品空間與外界環(huán)境的連通，通過向進(jìn)穿板接頭注入新的液態(tài)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(zhuǎn)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(jìn)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(jù)無損采 樣原則分割成多組三維圖像序列 Bi，對 Bi 進(jìn)行超分辨處理，生成三維 高分辨圖像 E，

本發(fā)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(xué)習(xí)數(shù)據(jù)擴(kuò)充 K 倍，使其與高分辨 率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)達(dá)到同一尺度；同時(shí)將待重建的 DEM 數(shù)據(jù)通過相同 的插值方法擴(kuò)充 K 倍，得到低分辨率 DEM 重建數(shù)據(jù)；(2)分別將高分 辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和低分辨率 DEM 重建 數(shù)據(jù)分為一系列大小為 N×N 的相互重疊的區(qū)域塊；(3)對低分辨率 DEM 重建數(shù)據(jù)的每一個(gè)區(qū)域塊，在低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中進(jìn)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(xùn)練階段，采用去一法對低分辨率人臉圖像訓(xùn) 練集的每張低分辨率人臉圖像進(jìn)行超分辨率重構(gòu)，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(xùn)練集輸入，重構(gòu)得到新一層的低分辨率中間字典;重復(fù)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(jù)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(xùn)練集，對輸入低分辨率人臉圖像進(jìn)行超分辨率重構(gòu)，得到預(yù)估高分辨率人臉圖像;重 復(fù)上述過程，最終重構(gòu)出高分辨率人臉圖像。本發(fā)明可得到更高質(zhì)量、與真實(shí)情況更為接近的重建效果。