超分辨成像技术的新发展
超分辨显微技术的原理和发展
超分辨显微技术的原理和发展随着科技的不断发展，人们对材料和生物系统的研究越来越深入，因此对于超分辨显微成像技术的需求日益增加。
在过去，传统显微镜的分辨率是有限的，而现在，超分辨显微技术的发展使得我们能够观测到更细小的结构。
本文将介绍超分辨显微技术的原理和发展历程。
一、超分辨显微技术的概念及意义超分辨显微技术是一种能够在微观尺度下获取高分辨率成像的方法。
与传统显微镜相比，超分辨显微技术具有更高的分辨率和更高的灵敏度，可以准确地观察到物质的微观结构、形态和功能。
这种技术对于许多领域都非常有意义，如生物医学领域、纳米科技、材料科学等。
在生物学领域，超分辨显微技术已经成为重要的研究工具，可以在细胞和分子水平上研究细胞结构和功能，如神经元的连接、分泌囊泡的释放等。
这对于揭示生命科学中的许多未知领域非常有帮助，例如癌症的发生机制、神经退化性疾病等。
在纳米科技领域，例如纳米材料的制造与应用，超分辨显微技术也具有重大的意义。
通过超分辨显微技术可以研究、观察材料的表面结构、晶粒大小、形态等信息，这对新材料的设计、开发和应用非常有价值。
二、超分辨显微技术的原理超分辨显微技术的原理主要是基于光的干涉和散射效应，使用非常高的光学倍率和最小的平均入射光子数来实现高分辨率成像。
超分辨显微技术主要有以下几种：1.随机单分子显微法随机单分子显微法（SMLM），又称单分子活动的局域化显微镜（PALM）或荧光成像重构显微镜（STORM），是一种通过激活荧光蛋白单体来生成单分子发光点，再通过计算获得高分辨率图像的方法。
2.结构照相术结构照相术（SIM）是通过对样本的图像进行多次模拟，并计算所有图像的互相关函数来生成超分辨率图像的方法。
3.受限光学聚焦显微术受限光学聚焦显微术（STED）能够通过使用超快激光脉冲实现分子光开关来实现高分辨率成像。
在STED显微镜中，沿轴向进行非线性光学饱和的区域被称为STED点，STED点是类似于垫高位置的一个有向限制体。
超分辨成像的原理和技术突破
超分辨成像的原理和技术突破随着科学技术的不断发展，成像技术也在不断地创新和突破。
超分辨成像技术就是其中之一，它可以有效地突破传统成像技术的分辨率极限，使我们可以更加准确地观察和研究微观世界。
那么，什么是超分辨成像技术？它的原理是什么？又是如何实现的呢？一、超分辨成像技术的概念在传统的成像技术中，分辨率是一个很关键的参数。
它以像素为单位，表示在一定的时间和空间范围内，成像设备可分辨的最小细节大小。
在一定的条件下，分辨率越高，成像质量就越好，成像效果也越准确。
但是，传统成像技术所能达到的分辨率极限是有限的，因此在观察和研究微观世界时，难免会受到限制。
超分辨成像技术就是为了解决传统成像技术所存在的分辨率限制而提出的一种创新性成像技术。
它可以通过一系列的数学算法和光学技术手段，将一组低分辨率图像转化为一组高分辨率图像，进而获得更准确的成像效果。
这种技术的主要作用是在微观领域中提高成像分辨率，使我们可以更好地观察和研究微观世界的细节。
二、超分辨成像技术的原理超分辨成像技术的原理是基于先进的光学和数学理论，主要涉及到以下几个方面：1.抑制衍射的影响传统成像技术的分辨率受到衍射现象的限制。
超分辨成像技术通过一些特殊的光学方法抑制衍射现象，从而提高了成像分辨率。
例如，在荧光显微镜成像中，可以通过调整荧光激发能量的大小、改变荧光标记分子的种类以及改变显微镜的光路等方法，消除或减小衍射的影响，实现超分辨成像。
2.多点采集和多图拼接超分辨成像技术还可以通过多点采集和多图拼接的方式实现。
这种方法需要在样本的不同位置同时进行成像，然后将多张低分辨率的图像拼接起来，生成一张高分辨率的图像。
这种方法实现起来比较简单，但需要较长的时间和更高的成像精度。
3.基于算法的图像重建技术除了上述两种方法外，超分辨成像技术还可以基于算法的图像重建技术实现。
这种方法主要包括了图像重建和超分辨成像两个过程。
在图像重建过程中，需要借助数学算法对原始图像进行处理，使其更为精确和清晰。
新型光学成像技术研究现状
新型光学成像技术研究现状自20世纪以来，光学成像技术得到快速发展并得以广泛应用于各种领域。
从最基本的单反相机到最新的高分辨率医疗成像设备，光学成像技术一直在不断创新和改进。
那么，目前新型光学成像技术的研究现状是如何呢？一、超分辨成像超分辨成像是目前光学成像技术的研究热点之一。
传统的成像方式受到了不少限制，例如受分辨率限制的模糊图像、受光线干涉影响的鬼影等，这些问题都是传统成像方式无法解决的。
而超分辨成像便是打破这些限制的有效途径，使我们能够得到更清晰、更可信的成像结果。
超分辨成像主要分为两种方式，分别是超分辨率计算和超分辨率成像。
其中，超分辨率计算技术通过数学算法，将图像分析、处理、重建和插值，最终得到高分辨率图像；而超分辨率成像技术则通过对原始图像的多次成像和处理，从而实现物体的更高分辨率成像。
二、光学相位成像光学相位成像（OPI）是利用物体对相干光的干涉，通过测量和重建物体的相位信息，实现成像的一种新兴技术。
相比传统的成像方式，OPI可以在不需要反射镜或透镜的情况下进行成像，避免了光学元件引起的像差和畸变，从而可以得到更高质量的图像。
OPI技术可以广泛应用于机械、人体和动物等领域。
例如在医疗领域，OPI技术被用于眼科、内科、肺科等疾病的诊断和治疗；在机械领域，OPI技术可以用于金属表面质量检测、电子元件的组装等方面。
三、光学相干成像光学相干成像（OCI）是一种可以在不接触样品、不需准直样品和不需机械扫描的情况下，得到样品的微观结构和物理性质的新型成像技术。
OCI技术主要依靠光的相干性，通过对样品反射光波前的相位和振幅进行干涉分析，从而得到样品的细节信息。
OCI技术可以应用于药物筛选、生物医学、图像制备和表面分析等领域。
例如在制药领域，OCI技术可以用于药物微观结构分析和表面质量检测；在生物医学领域，OCI技术可以用于动物和人体器官结构的成像分析。
总结新型光学成像技术的研究发展，既是提高成像质量的有效途径，也是光学科技不断创新的重要方向。
超分辨率成像技术发展综述
超分辨率成像技术发展综述第一章引言超分辨率成像技术是指利用图像处理算法和数学模型，在不增加光学分辨率的前提下，提高图像的空间分辨率。
它已经成为了计算机视觉、图像处理、医学成像和遥感影像处理等领域的热门话题。
本文就超分辨率成像技术的发展历程、应用领域以及研究现状进行了综述。
第二章超分辨率成像技术的发展历程超分辨率成像技术的研究可以追溯到上世纪90年代。
当时，People、Baker等学者提出了基于光流的超分辨率重构算法，并取得了较好的效果。
之后，在实际应用中，由于噪声、运动模糊等问题的存在，这种算法的效果有所限制。
2003年，Hinton等人提出了深度置信网络（Deep Belief Network, DBN），可以实现对图像的降噪和重构。
之后，Krizhevsky等人在DBN的基础上，提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），并在ImageNet数据集上取得了突破性成果。
2015年，Dong等人提出了SRGAN算法，通过生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）提高超分辨率成像的效果。
该方法在复杂场景下可以避免模糊、失真等问题，获得更好的图像质量。
第三章超分辨率成像技术的应用3.1 计算机视觉超分辨率成像技术在计算机视觉中有着广泛的应用，可以实现对图像的增强、细节提取等功能。
例如，在人脸识别、行车记录仪成像、监控视频等场景中，可以通过超分辨率成像技术提高图像质量，进一步提升图像分析的准确性。
3.2 医学成像医学成像是超分辨率成像技术的重要应用领域之一。
在医学领域，影像质量对诊断和治疗的效果有着重要的影响。
通过超分辨率成像技术可以在不增加辐射剂量的情况下获得更高分辨率的医学影像，提高医生对疾病的诊断能力。
3.3 遥感影像处理遥感影像处理是指利用遥感数据进行自然资源调查、环境监测、信息提取、建立地理信息系统等工作。
超分辨成像技术的发展历程及未来发展趋势
超分辨成像技术的发展历程及未来发展趋势一、前言超分辨成像技术是一种通过图像处理技术提高图像分辨率的方法，可以将低分辨率的图像转换成高分辨率的图像。
它在医学影像、遥感、安防等领域有着广泛应用。
本文将从发展历程和未来发展趋势两个方面来探讨超分辨成像技术的发展。
二、超分辨成像技术的发展历程1.传统方法传统的超分辨成像方法主要包括插值法和基于频域的方法。
插值法是指通过对低分辨率图像进行插值得到高分辨率图像。
但是，这种方法容易产生锐化和噪声等问题。
基于频域的方法则是通过对低分辨率图像进行傅里叶变换，然后在频域中增加高频信息，最后再进行逆傅里叶变换得到高分辨率图像。
但是，这种方法需要对整个图像进行频谱变换，计算量大且容易出现振铃现象。
2.机器学习方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始使用机器学习方法来解决超分辨成像问题。
机器学习方法主要包括基于回归的方法和基于生成对抗网络（GAN）的方法。
基于回归的方法是指通过训练一个回归模型，将低分辨率图像映射到高分辨率图像。
这种方法需要大量的高质量数据用于训练，并且容易出现过度拟合的问题。
基于GAN的方法则是通过训练一个生成器网络和一个判别器网络来实现超分辨成像。
生成器网络用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像，而判别器网络则用于评估生成器网络的输出是否与真实高分辨率图像相似。
这种方法可以在不需要大量数据情况下进行训练，并且可以产生更加真实的高分辨率图像。
三、超分辨成像技术未来发展趋势1.深度学习技术的发展随着深度学习技术的不断发展，超分辨成像技术也将会得到进一步提升。
未来，研究者们可能会探索更加复杂的神经网络结构，以提高超分辨成像技术的性能和效果。
2.多模态融合技术多模态融合技术可以将不同传感器获取的数据进行融合，从而提高图像的质量和分辨率。
未来，超分辨成像技术可能会与多模态融合技术相结合，以实现更加精确的图像重建。
3.硬件设备的发展随着硬件设备的不断发展，如光学元件、传感器等，超分辨成像技术也将得到进一步提升。
超高分辨率成像技术在生命科学领域的应用发展
超高分辨率成像技术在生命科学领域的应用发展近年来，随着科技的飞速发展，超高分辨率成像技术在生命科学领域的应用也获得了突破性进展。
这一技术的应用，不仅提高了我们对生物体内微观结构和功能的认识，还推动了生物医学领域的发展。
本文将探讨超高分辨率成像技术在生命科学领域的应用现状和未来发展趋势。
超高分辨率成像技术是一种基于光学原理的成像技术，通过采集样品的反射光或荧光信号，利用精确的探测系统将其转化为图像。
相比传统的光学显微镜，超高分辨率成像技术可以突破传统光学分辨率限制，实现对微观结构的高清晰成像。
在生命科学领域，超高分辨率成像技术被广泛应用于生物体的细胞结构研究、蛋白质相互作用研究、细胞信号转导研究等方面。
例如，通过超高分辨率成像技术，科学家可以观察到细胞核的内部结构，揭示细胞核内DNA的空间组织和转录调控机制。
此外，超高分辨率成像技术还可以帮助科学家观察细胞膜上的微观结构，研究细胞信号传递的机制，进一步深入理解疾病的发生和发展过程。
除了细胞层面的研究，超高分辨率成像技术在组织学研究方面也展现出巨大的潜力。
传统显微镜无法观察到细胞和组织的内部结构，而超高分辨率成像技术可以实现对组织细胞的三维成像。
这种技术结合了成像技术和计算机图像处理技术，通过对多个二维切片的堆叠，可以重建出组织的三维结构，从而更好地理解生物体内部的微观结构和组织学特征。
超高分辨率成像技术在生命科学领域的应用不仅局限在研究领域，还为临床医学的发展带来了新的机遇。
例如，通过超高分辨率成像技术，医生可以更准确地检测和诊断早期肿瘤。
传统的光学显微镜在肿瘤检测中对于早期微小病变的检测有限，而超高分辨率成像技术可以提供更清晰的图像，帮助医生发现微小的病变细胞，从而早期发现和治疗肿瘤。
未来，随着技术的不断改进和突破，超高分辨率成像技术在生命科学领域的应用将进一步扩大。
一方面，技术改进将进一步提高成像的分辨率和灵敏度，使得研究人员可以更深入地观察和研究微观结构。
超分辨率成像技术的研究现状及发展前景
超分辨率成像技术的研究现状及发展前景随着科技的不断进步和发展，人们对图像和视频质量的要求也越来越高。
然而，由于受到硬件和成像原理的限制，传统的图像和视频质量难以满足人们对于高分辨率、高清晰度、高保真度的需求，因此超分辨率成像技术应运而生。
超分辨率成像技术，即通过图像处理算法对低分辨率图像进行重建，得到高分辨率图像的一种技术。
在很多领域都有着广泛的应用，如自然图像处理、医疗影像、安防监控等。
对于人类生活和科学研究都具有重要的意义。
一、超分辨率成像技术研究现状1.1 传统算法的局限性早期的超分辨率技术大多都是基于传统的插值和滤波算法，如双三次插值、双线性插值等。
通过这些算法可以得到较为平滑的高分辨率图像，但是对于复杂细节部分的重建效果并不理想。
同时，也忽略了低分辨率图像中存在的高频细节信息，导致高分辨率图像缺失细节信息，不真实。
1.2 基于深度学习的算法随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的超分辨率算法应运而生。
这些算法采用卷积神经网络（CNN）作为核心，将原图与低分辨率图像同时输入网络中，通过神经网络对低分辨率图像进行处理，得到高分辨率图像。
这些算法包括SRCNN、VDSR、ESPCN、SRGAN等。
这些算法的优势在于能够从大量的训练数据中学习到图像的特征，从而对图像进行更加精准的重建。
同时，还能够有效地处理低分辨率图像中的高频细节信息，得到更加真实、更加细致的高分辨率图像。
1.3 图像重建评价指标对于超分辨率算法的评价，除了视觉效果之外，还需要考虑到一些量化指标。
例如，PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）、MS-SSIM（多尺度结构相似性）等方面的评估指标。
这些指标可以帮助评价算法重建图像的质量和准确程度，为算法的改进提供了重要的参考。
二、超分辨率成像技术的发展前景2.1 应用前景广泛超分辨率技术的应用涉及到很多领域，如航空航天、无人驾驶、自然图像处理、遥感影像、医疗影像等。
通过超分辨率技术，可以提高图像的分类精度、目标检测的准确性、识别能力等，为人类生产和社会发展带来更多的变革和创新。
多模态高速超分辨光学成像新技术及应用研究
多模态高速超分辨光学成像新技术及应用研究随着科学技术的不断进步，光学成像技术也在不断地发展和创新。
其中，多模态高速超分辨光学成像新技术成为了当前光学成像领域的热门研究方向之一。
该技术以其在成像速度、分辨率和信息提取等方面的优势，被广泛应用于生物医学、材料科学、环境监测等领域，为人类的科学研究和工程实践提供了强大的支持。
本文将对多模态高速超分辨光学成像新技术及其应用研究进行深入解析，以期为相关研究人员提供有益的参考和借鉴。
一、多模态高速超分辨光学成像新技术的基本原理多模态高速超分辨光学成像新技术是一种融合了多种成像模式的高速光学成像技术。
其基本原理包括以下几个方面：1. 多模态成像多模态成像是指同时利用多种不同成像模式对被研究对象进行成像。
常见的成像模式包括透射成像、反射成像、荧光成像、拉曼成像等。
通过同时应用多种成像模式，可以获取到目标的多方面信息，从而更全面地了解被研究对象的特性和性能。
2. 高速成像高速成像是指在极短的时间内对目标进行成像，以捕捉目标在瞬时变化过程中的状态。
高速成像通常需要借助高速相机或激光成像等技术手段，能够实时记录目标的运动轨迹和变化情况。
3. 超分辨成像超分辨成像是指通过提高光学成像系统的分辨率，以获得目标更加细致和清晰的图像。
超分辨成像技术通常包括了超分辨显微镜、准直束照明、光学超分辨成像等。
以上三个方面的技术手段相结合，构成了多模态高速超分辨光学成像新技术的基本原理。
这种技术融合了多种成像模式，具备了高速成像和超分辨成像的能力，能够在不同时间尺度和空间尺度上对目标进行全方位的观测和成像，为科学研究和工程应用提供了强大的支持。
二、多模态高速超分辨光学成像新技术的关键技术多模态高速超分辨光学成像新技术的实现离不开一系列关键技术的支持。
以下是其关键技术的主要内容：1. 高速相机技术高速相机是实现高速成像的重要设备，其成像速度和分辨率直接影响着多模态高速超分辨光学成像新技术的应用效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
超分辨显微成像技术的新发展马利红引言人类获得信息的主要器官是眼睛，然而靠人眼观察客观事物的空间分辨率的极限约为4´米，客观世界中人眼不能分辨的所有细微结构称为微观世界。
显微成像技术将310-微观过程或结构成放大图像，以便于人眼能够直接观察。
研究微观世界所涉及的学科领域十分广泛，有生物、医学、材料科学、精密机械、微电子学、分子及原子物理、核物理等等，微观世界中细分的微量尺度原则上是无穷的，因而显微学是跨多学科的，其发展也是无止境的。
1665年，Robert Hooke用原始显微镜发现了池塘水中单细胞有机体，它的出现为人类打开了微观世界的大门。
光学显微镜由此成为历代生物学家的主要研究工具之一。
生物学家把显微镜作为一种主要工具来研究生物器官、组织和细胞，由此奠定了细胞学和组织学的基础，并对生物学、遗传学、微生物学、病理学和医学的发展起到了极大的推动作用。
但传统光学显微镜有以下两个主要缺点：(1)受衍射极限的限制，其分辨率与照明波长是同一个数量级，具有一个数值孔径(NA=nsin(q))的传统光学显微镜，分辨极限l，称之为瑞利判据；(2)由于使用的是场光源，观测到的是一个宽视野图像，为0.61/NA从而降低了信噪比，影响了图像的清晰度和分辨率。
随着生物医学、材料科学等的发展对显微提出了更高的要求，不仅希望其具有更高的分辨率，而且能对样品进行无损成像，甚至希望可观察其三维图像。
因此，传统的显微镜已不能满足要求。
电子显微镜的分辨率虽然远高于光学显微镜，但它需要在真空条件下工作，因此很难观察活的生物样品，另外电子束的照射也会使生物样品受到辐照损伤。
电子显微镜、的局限以及高分辨显微的需求，迫使人们转向超经典衍射极限的光学超分辨理论和技术研究，利用新原理、新技术、新方法来实现光学高分辨力成像和检测。
第一节基于传统的Rayleigh分辨率意义下的超分辨理论光学系统的空间分辨率是一个非常有用的概念，但是关于它的具体定义和描述却有许多不同的见解。
所有的经典分辨率标准都是针对等强度的两个点而言的。
最著名也是最广泛的绝对经典分辩率标准为Rayleigh标准[1]。
按照Rayleigh标准，两个等强度点恰好被分辨的条件是一个点的衍射斑的最大值与另一点的衍射斑的第一零值重合。
因此，Rayleigh标准下的分辩率极限由光学系统的强度点扩散函数的主瓣峰值点到第一零值点的距离所决定。
Rayleigh分辩率标准是以人眼视觉的分辨能力为参考依据的，它还可以推广到光学系统的点扩散函数主瓣附近无零点响应点的情形。
在这种情形下，Rayleigh 标准定义当两点衍射斑合成强度的中央凹陷拥有中心峰值81%强度时两个点扩散函数主瓣峰之间的距离为光学系统的分辨极限。
其它被沿用的分辨率标准包括Buxton[2]标准，Houston[3]标准，以及Schuster4]标准等等。
Buxton标准将合成衍射分布时两主瓣峰值间距与单点衍射半强度恰好相等作为极限标准，Houston标准和Buxton标准类似，但前者基于衍射强度分布，后者基于衍射振幅分布。
Schuster标准定义能分辨的两点之间的距离极限是衍射斑主瓣无重叠，这个标准的分辨率极限是Rayleigh分辨极限的两倍。
上述分辨率标准通常是针对横向分辨率而言的，但对于轴向分辨率同样适用。
它们均与系统点扩散函数主瓣尺度相关，因此只取决于光学系统的数值孔径和工作波长，而与光源强度和探测器灵敏度无关。
这些基于计算图像而言的分辨率标准有很大的缺陷，它们没有将实际的合成光强可能对应多个点源的情况，以及探测图像与照明条件和探测器之间的关系列入考滤范围。
实际上，分辨率问题应该针对探测图像进行讨论，其极限应取决于系统误差和随机误差所导致的探测图像与计算图像之间的差异。
虽然如此，经典分辩率作为一种约定，仍不失为评价成像系统质量的一个重要依据。
光学超分辨成像术涉及到的“超分辨”也是指超越传统的Rayleigh分辨率。
超分辨光学系统就是超衍射极限光学系统，这一直是光学界长期追求的理论目标和现代光学中高新技术研究的方向之一。
其目的是用较小孔径的光学系统实现较大孔径光学系统的功能，达到光学系统成像具有更精细和实现更加精密的探测，对超微细光刻，超微细胞及生物观察，超分辨记录与存储具有决定性的意义。
1952年，Toraldo di Francia[5]把超分辨天线的概念引入光学系统，Toraldo di Francia 提出这样一种理论：光学衍射效应并不是制约光学成像分辨率极限的最后因素。
如果没有噪音，光学分辨率应该是没有上限的。
通常所说的Rayleigh分辨率只不过是一个实际的限制，并不是理论上的极限。
Toraldo di Francia还具体描述了超分辨滤波器的设计方法，首次提出有限视场超分辨的概念。
但当时有限视场超分辨思想并未引起光学工作者的重视，之后超分辨研究仍然基于Rayleigh标准或Sparrow标准。
直到1969年，有限视场超分辨又重新得到重视。
1977年Sheppard[6]首先分析了圆环透镜的旁瓣在共焦系统中被抑制的效应。
从此，有限视场超分辨理论得到了有效的实施，对于有限视场光学超分辨技术的研究开始逐步发展和不断完善。
从研究超分辨理论与实用技术上来看，当前有两条主要研究途径：(1)研究新的成像机理。
对远距离目标提出了综合孔径(synthetic Aperture)这个概念。
所为谓综合孔径就是利用小尺寸的子孔径通过相干合成为一个大孔径系统，其成像分辨率可超过其等效孔径的衍射极限，合成孔径雷达的应用就是一个十分成功的例子。
对近距离成像，激光扫描共焦显微镜(laser scan confocal microscope)的分辨率由聚集的激光束决定，因此，其分辨率比普通的显微镜可提高一倍左右，实际上已具有超分辨能力。
近场光学显微术是探针技术与光学显微技术相结合的产物, 是一种新型超高分辨率显微成像技术。
近年来,近场光学显微术在理论和实践上都取得了突破性的发展。
近场光学显微镜分为近场扫描光学显微镜（SNOM）和光子扫描隧道显微镜（PSTM）。
近年来，其他的超分辨技术也已实现了商业化，包括非线性结构光照明显微术（应用于大视场荧光显微镜中）、利用受激发射损耗显微术(STED)（利用激发态的受激损耗形成荧光分子子显微区域）、多色随机光重构显微术（STORM）(基于光致可控荧光探针)、还有一种基于光激发的荧光蛋白称之为漂白光致局域显微术(PALM).(2)研究恢复物体高频信息的方法。
如何从已知图像或探测信息中尽可能多的去恢复物体高频细节的信息，例如，Gerchberg算法[9]，奇异值分解法，P.D.Santis等则用计算机处理达到超分辨的效果。
本文主要介绍超分辨显微成像的新机理。
光学超分辨成像术是指超越传统的Rayleigh 分辨率。
因此，我们首先阐述一下基于传统的Rayleigh分辨率意义下的超分辨理论。
我们将从两方面论述此理论。
1.基于光学传递函数的超分辨光学理论传统的光学理论早已证明：所有经典光学系统都是一个衍射受限系统，即成像分辩率受衍射极限限制，根据衍射理论，无象差光学系统的理论分辨率是：0 1.22f Dl r = 式中0r 是Airy 圆半径，l 是光源波长，f 是光学系统焦距，D 是光学孔径，此式说明光学系统的分辩率只与波长和相对孔径有关。
七十年代开始Fourier 光学崛起，成像关系发展到频域，即：22()()()2()i vx i vx G v g x e dxg x G v e dv p p p -==òò式中，g(x)是物函数，G(v)是谱函数，u v Rl =，u 是物面坐标，R 是参考球半径。
按Fourier 光学在空间域中，用点扩展函数PSF(u)（point spread function ）来表示系统的成像特性，即像函数是物函数与点扩展函数的卷积：()()*()i u PSF u g u =式中()i u 是像函数，*表示卷积，由于PSF(u)是系统的光瞳函数f(x)的Fourier 变换，即： {}()()PSF u F f x =在频率域中，用传递函数来描述系统的成像特性，其中用相干传递函数CTF(v)来表征相干成像系统，用光学传递函数OTF 来表征非相干成像系统，对任何衍射受限成像系统，其传递函数都是点扩展函数的Fourier 变换，或反过来，点扩展函数是传递函数的逆傅里叶变换，即：{}{}1()()()()()()OTF v F PSF u f x f x PSF u F OTF v *-==Ä=式中，()f x *是光瞳函数的共轭数，Ä表示相关。
上两式说明光学传递函数或点扩展函数都与系统的光瞳有关，由此得到超分辨理论的第一个结论：提高系统的截止频率。
Fourier 光学原理证明成像不仅在空间域进行，而且还在频域进行，利用物体的频谱，通过反复换可获得其成像。
因此，光学系统的物方空间频率越高，则获得的物体的细节越多，分辨率也越高。
然而，光学系统实际上是一个低通滤波器，其截止频率是：c D ft l =式中，l 是光源波长，D f是相对孔径。
此式说明任何一个光学系统的截止频率取决于它的光瞳尺寸。
合成孔径的分辨成像就是例子。
超分辨光学理论的第二个结论是：改变光瞳的形状与参数， 提高系统的点扩展函数，就可以实现系统的超分辨。
光栅显微镜的分辨成像就是例子。
更浅显的方法示于图1和图2。
图1是用中心遮拦实现超分辨的例子。
图2是用斜照明实现超分辨的例子。
图1中(a)表示当光学孔径为2a 时，按式(1)其衍射分布为图1(b)中的实线所示，Airy 斑直径为02r ，当此孔径加一圆形同心遮拦，其孔径为2(1)a n n >,则其衍射分布将扩大1n ，中心光强将降低21n，如图中虚线所示，二衍射分布的叠加结果是实线与虚线的相交点p 、q ，其光强近于0，这时的Airy 斑直径02pq b r <，因而获得超分辨的结果。
图2是用斜照明方法获得超分辨的原理图。
当光瞳函数在横向左右改变e ±，按Fourier 分析，则有：()()2()cos g x g x G v v e e e -++ƒ从而获得图2所示的频谱分布图，显然，斜照明的02pq r r <，光栅显微镜是斜照明超分辨的具体应用。
图1 中心遮拦实现超分辨 图2斜照明实现超分辨2.基于光学系统信息能力不变性的超分辨理论 W.Lukosz 运用信息理论,得出了一个有关光学系统极限分辨率的定理。
该定理指出,对于一个给定的光学系统,并不是所传输的空间频率的带宽不变,而是其所传输的光学信息的自由度数保持不变,用公式表达为:2(1)(1)(1)x x y y T NF L B L B TB =+++式中NF 是光学系统可以传输的波场的自由度数目，它定义为物方面积与光学系统的通带宽度之积的两倍，再乘以时间自由度数，因子2是考虑了存在两个独立的极化状态；Bx 和By 分别是x 和y 方向的空间频率带宽； Lx 和Ly 则分别是x,y 方面的视场；BT 是光学系统的时间频带宽度；T 是观察时间。