SACDp: Super-resolution via Analysis of Cumulants and Deconvolution

SACDp 是一种结合了 SOFI (超分辨光涨落成像) 和 Richardson-Lucy 反卷积 的超分辨率图像处理算法。它通过分析荧光信号的时间涨落和数学去模糊，实现了超越衍射极限的成像效果。

🌟 核心特性

• 傅里叶插值: 实现无损上采样，为高分辨率重建提供画布。
• 二阶累积量 (Cumulant): 利用时间相关性去除背景噪声，并提升分辨率。
• 双重反卷积: 预处理去模糊与后期锐化相结合，进一步优化点扩散函数 (PSF)。

🛠 安装与使用

1. 克隆仓库:

   git clone https://github.com/ShiWei-000432/SACDp.git
   cd SACDp

2. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt

3. 运行 Demo:

   python sacd_demo.py

🔬 算法逻辑

1. Pre-RL: 使用 rl_core 进行初始去模糊。
2. Fourier Interpolation: 使用 fourier_interpolation 进行空间网格加密。
3. Cumulant Analysis: 通过 cumulant 提取时间涨落信号，压制噪声。
4. Post-RL: 使用针对超分辨校准后的 PSF 进行最终锐化。

📄 许可证

MIT License