多信号分类算法的软阈值方案
图像与视频处理
2020-12-02 v1 定量方法
摘要
多信号分类算法（MUSICAL）利用荧光强度的时序波动，通过在精细采样网格上计算超分辨指示函数的值来实现超分辨显微镜成像。该算法的一个关键步骤是基于一个称为阈值的用户指定参数，将测量值分离为信号子空间与噪声子空间。所得图像对该参数高度敏感，且由多种实际因素引起的主观性使得难以确定正确的选取规则。我们通过提出源自一种用于指示函数设计的新的广义框架的软阈值方案来解决此问题。我们表明，新方案在保留超分辨能力的同时，显著缓解了硬阈值的主观性与敏感性。我们还利用各种指示函数评估了分辨率与对比度之间的权衡以及离焦光抑制能力。借此，我们对在广泛实际场景中 MUSICAL 的使用与进一步优化产生了重要的新认识。
引用
@article{arxiv.2009.01379,
title = {Soft thresholding schemes for multiple signal classification algorithm},
author = {Sebastian Acuña and Ida S. Opstad and Fred Godtliebsen and Balpreet Singh Ahluwalia and Krishna Agarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01379},
year = {2020}
}
备注
15 pages, 5 figures