A posteriori correction of camera characteristics from large image data sets.
A posteriori correction of camera characteristics from large image data sets.
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DOI：
10.1038/srep10317
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发表时间：
2015-06-11
影响因子：
4.6
通讯作者：
van Heel M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Afanasyev P;Ravelli RB;Matadeen R;De Carlo S;van Duinen G;Alewijnse B;Peters PJ;Abrahams JP;Portugal RV;Schatz M;van Heel M
大型数据集正在出现在许多领域的图像处理，包括：电子显微镜，光学显微镜，医学X射线成像，天文学等新型的计算机控制的仪器，便于收集非常大的数据集，包含数千个单独的数字图像。例如，在单粒子低温电子显微术（“cryo-EM”）中，需要大的数据集来实现生物复合物的准原子分辨率结构。仅基于所收集的数据，大型数据集允许我们在逐像素的基础上精确地确定成像传感器的统计特性，而不依赖于在收集期间常规地应用于原始图像数据的任何“先验”归一化（“平场校正”）。我们简单的“后验”校正产生干净的线性图像，可以通过傅立叶环相关（FRC）进行验证，说明校正图像在所有空间频率上的统计独立性。图像传感器特性也可以连续测量并用于校正即将到来的图像。
Large datasets are emerging in many fields of image processing including: electron microscopy, light microscopy, medical X-ray imaging, astronomy, etc. Novel computer-controlled instrumentation facilitates the collection of very large datasets containing thousands of individual digital images. In single-particle cryogenic electron microscopy (“cryo-EM”), for example, large datasets are required for achieving quasi-atomic resolution structures of biological complexes. Based on the collected data alone, large datasets allow us to precisely determine the statistical properties of the imaging sensor on a pixel-by-pixel basis, independent of any “a priori” normalization routinely applied to the raw image data during collection (“flat field correction”). Our straightforward “a posteriori” correction yields clean linear images as can be verified by Fourier Ring Correlation (FRC), illustrating the statistical independence of the corrected images over all spatial frequencies. The image sensor characteristics can also be measured continuously and used for correcting upcoming images.
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