A new approach to the deconvolution and filtering of 3-D microscopy images is introduced in this paper. A state-space representation of the image is derived according to the assumption that the whole image can be modelled by an ensemble of smooth 3-D Gaussian random fields. Blurring and noise are then easily included in the representation. Making use of this model the image restoration is carried out by means of a Kalman-based minimum variance estimation algorithm. The reported simulation results show high performances of the proposed approach.
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Titolo: | A new approach for deconvolution and filtering of 3-D microscopy images |
Autori: | |
Data di pubblicazione: | 2011 |
Rivista: | |
Handle: | http://hdl.handle.net/11567/872092 |
ISBN: | 9783902661937 |
Appare nelle tipologie: | 04.01 - Contributo in atti di convegno |
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