रमन इमेजिंग के लिए कमजोर संकेत पहचान और निष्कर्षण अल्गोरिदम का विकास

रमन इमेजिंग के समय रिज़ॉल्यूशन में सुधार करना इंटरफेसियल उत्प्रेरण और जैविक प्रणालियों में शामिल गतिशील प्रक्रियाओं का अवलोकन करने के लिए आवश्यक है। एक महत्वपूर्ण कदम यह है कि कैसे कमजोर रमन संकेतों को पहचानना और निकालना है जो कम संकेत-से-शोर अनुपात (SNR) की स्थिति में मजबूत शोर में दब जाते हैं। यहाँ, एकल रमन स्पेक्ट्रम के SNR और पूरे चित्र की संरचनात्मक समानता (SSIM; चित्र गुणवत्ता का मूल्यांकन करने वाला प्रमुख पैरामीटर) के बीच संबंध का अन्वेषण करते हुए, हम स्पष्ट इमेजिंग के लिए SNR = 0 dB के साथ एक अर्ध-आधारभूत सीमा निर्धारित करते हैं। इसलिए, हमने कमजोर संकेत प्रसंस्करण की सहायता से रमन स्पेक्ट्रम को पुनर्निर्माण करके तेज़ रमन इमेजिंग के लिए एक सिग्नल प्रसंस्करण अल्गोरिदम का प्रस्तावित किया: कम SNR के तहत लक्ष्य के विश्वसनीय रमन संकेत को निकालना और फिर विश्वसनीय चित्र गुणवत्ता प्राप्त करने के लिए उपयुक्त स्कैनिंग समय निर्धारित करना। पहले चरण में, प्रत्येक कच्चे रमन स्पेक्ट्रम के SNR में सुधार करने के लिए त्वरित फूरियर ट्रांसफॉर्म (FFT), न्यूनतम वर्ग और 2-D माध्य फ़िल्टर क्रमशः लागू किए जाते हैं। दूसरे चरण में, चित्र गुणवत्ता की भविष्यवाणी के लिए एक स्थानीय SNR मूल्यांकन रणनीति विकसित की गई है और स्पष्ट इमेजिंग का निर्धारण किया गया है। प्रस्तावित विधि को कम SNR स्थिति में कोशिका की तेज़ इमेजिंग के लिए सफलतापूर्वक लागू किया गया।