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基于L1正则化稀疏约束的激发荧光断层重建方法研究的开题报告
开题报告
课题名称：基于L1正则化稀疏约束的激发荧光断层重建方法研究
研究背景和意义：
激发荧光显微镜（Fluorescencemicroscopy）是一种常用的生物医学影像技术，能够利用荧光探针实现细胞及分子水平的成像。然而，在复杂环境中进行成像时，荧光图像中有许多无用信息和噪声，这会严重影响后续的分析和解释。
方便地减少图像降噪，对激发荧光断层成像的研究具有重要的理论和应用意义。近年来，压缩感知（CompressiveSensing，CS）方法被广泛应用于图像处理领域，尤其是图像重建和降噪中。CS仅需对少量信号进行采样、压缩、去噪，即可以很高质量重构原始信号，具有较强的降噪能力和保护图像细节的能力。
本课题旨在探究利用压缩感知思想的L1正则化稀疏约束方法来进行激发荧光断层重建研究，以达到更好的降噪效果和数据处理效率。
研究内容和方法：
本研究将利用基于网格计算平台的OpenFOAM/OpenMPI环境构建的3D计算模拟程序，模拟激发荧光成像过程。
1.研究激发荧光成像中所涉及的物理原理及其特点。
2.研究L1正则化稀疏约束方法的理论基础与原理，建立基于L1正则化稀疏约束的激发荧光断层重建数学模型，利用CS理论对图像进行重构和降噪。
3.在OpenFOAM/OpenMPI环境下，开展激发荧光成像数值模拟，利用所建模型进行重建和降噪实验。对研究结果进行定量化分析，评估本方法的降噪效果及可行性。
研究进度：
1.初步阅读相关文献并建立激发荧光成像数学模型，2022年4月完成。
2.构建OpenFOAM/OpenMPI计算环境并进行计算模拟，2022年6月完成。
3.对模拟结果进行处理和分析，2022年7月完成。
4.撰写论文并进行最终总结，2022年8月完成。
预期研究结果：
1.建立了基于L1正则化稀疏约束的激发荧光断层重建数学模型，对多维信号重建具有较强的实用性。
2.对该方法在激发荧光断层成像重建中的应用进行探讨，发掘其优点并分析其缺陷，为以后的改进提供思路。
3.对激发荧光成像的相关知识和底层原理进行了深入的研究，增强了理论联系实际的能力。
参考文献：
1.YangJ,WrightJ,HuangTS,etal.Imagesuperresolutionviasparserepresentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2010,19(11):2861-2873.
2.张五常.抽样稀疏表示与计算传感[M].先进技术出版社,2016.
3.郝巧娟,胡敏.光学显微镜成像及分析技术[M].科学出版社,2021.