psf的matlab代码本土化 这是通过在Matlab（Matconvnet）和Python（Keras和TensorFlow）上进行深度学习而实现的三维本地化显微镜的实现。 该模型基于深度卷积神经网络（CNN），可从常规宽视野荧光显微镜捕获的单个2D图像中检索荧光团的3D位置。 具有挑战性的3D定位通过两个级联的CNN转换为多标签分类问题。 该存储库包括： 珠子/细胞/颗粒定位培训和测试的源代码。 模拟训练数据集的源代码。 斑马鱼血液移动的数据集通过宽视野荧光显微镜收集，用于细胞定位/跟踪。 在模拟/收集的数据集上进行训练和测试的示例。 该代码已记录并设计为易于扩展。 如果您在研究中使用它，请考虑引用该存储库（下面的bibtex）。 入门 斑马鱼或系统PSF的数据集可从Google云端硬盘获取。 对于Python 3.5.5用户，请同时安装和。 对于Matlab用户，请安装。 训练级联的CNN train_network_A.py(.m)提供了一个训练第一个CNN（横向检测CNN）以确定每个贴片的中心横向位置是否存在衍射图样的示例。 train_network_B.py(.m)提供了

使用双螺旋点扩散函数（DH-PSF）宽视场显微镜时，这种附带MATLAB的MATLAB例程包可让科学用户测量单个分子的3D位置。 版本2还包含使用本地加权二次3D配准函数促进结合来自两个光谱通道的定位数据的代码特征-通过对明亮的固定荧光发射器（例如，磁珠）进行轴向扫描来校准双高斯估计量-通过进行DH定位来进行模板匹配和随后的双高斯拟合-使用模板匹配分析SM图像的Tiff堆栈，然后进行双高斯拟合以提取分子位置的估计值-通过从控制点对生成局部加权的二次映射函数来注册两个光谱通道

针对任意方向的直线运动模糊图像，说明只能直接在运动方向上得到运动参数，从而设置二维点扩展函数（point spread function，PSF）。在此基础上，应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明，该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5～55像素时对参数的估计误差较小，能保证较好的恢复质量；当模糊范围超出该范围时，估计误差急剧加大，估计值不可信，无法保证恢复质量。

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在文件夹中找到2个dat文件，每个文件对应一个光斑的PSF数据，是128×128大小的矩阵，数值为PSF值 任务，在 Matlabl中： (1)对于每一个PSF文件，读入Matlab，将它以图片的形式显示出来 (2)绘制PSF的三维形状(例如使用mesh函数) (3)计算原始PSF数据光斑的质心像素坐标位置(即x=?,y=?) (4)以质心位置为圆心，绘制一个圆，使得圆内部刚好包含90%的能量求出圆的半径(单位是像素) (5)使用多项式对原始PSF数据进行拟合，拟合时和y对应像素坐标，对应PSF数值。最终给出拟合系数和二维的误差分布图，其中：误差=拟合值-实际值 关于该资源的说明，可参考： https://editor.csdn.net/md/?articleId=125568357

psf软件包 为PSF基础结构构建的软件包。

psf的matlab代码用于荧光显微镜的快速，精确的三维点扩展函数计算 ，和， J. Opt.。 Soc。 是。 A ，34（6），第1029-1034页，2017。 这组代码是基于Gibson-Lanni模型的荧光显微镜中3D PSF模型的快速近似。 有关详细信息，请参见。 快速逼近电流逼近可以比最先进的511x511x255尺寸工具快498倍。 请注意， PSF Generator使用具有多线程的Java语言，而建议的PSF Generator使用没有任何编译例程的纯Matlab。 建议方法的用法 如果未分配显微镜参数，则将加载默认设置，有关详细信息，请参见MicroscPSF。 params.size = [256 256 128]; tic; PSF = MicroPSF(params); toc 图形用户界面 甚至更快？ 最后的插值步骤是使用mex文件实现的，可将时间成本降低50％。 cd Utilities mex transformation.cpp params.size = [256 256 128]; params.fastcom = 1; tic; PSF = M

MATLAB_按物理光学模型生成PSF

空间变化PSF(Space-vanant vomt Spread Function，SVPSF)图像，即物空间各点的退化随位置的改变而改变的图像，其复原技术涉及到多个甚至海量PSF的提取、存储和运算

图像质量评价的研究已成为图像信息工程的基础技术之一。由于图像的最终接受者是人，所以评价图像质量应反映出人类的主观视觉感知。为构造一种符合人眼视觉特性的图像质量评价方法，利用点扩散函数针对人眼建立了含有波前像差信息的图像视觉评价模型，并用此模型分别对添加不同噪声的图像进行图像质量评价。实验结果表明，该方法是可行的、有效的，不同的人眼对同一幅图像的评价存在有差异，人眼波前像差越小观察到的图像越清晰。该方法不仅能够在评价图像质量时准确反映人眼的主观感知，而且能够直观地呈现不同人眼实际看到的图像。