一种基于三维连续性和稀疏性解卷积的光声显微景深增强成像方法

本发明公开了一种基于三维连续性和稀疏性解卷积的光声显微景深增强成像方法，所述方法包括数据采集、构建基于光声显微成像系统的点扩散函数、构建连续性和稀疏性约束、求解约束优化问题、三维解卷积等过程。本发明通过设计解卷积框架，结合连续性和稀疏性约束条件，实现了光声显微成像系统的景深扩展；通过引入动量加速的AN‑ADMM算法，加快了收敛速度，并增强了图像恢复的稳定性。本发明显著提高了光声显微成像系统在不同深度处的成像质量，扩展了景深，克服了传统方法在深度方向的局限性，在光声显微成像领域提供了比传统方法更高效、更精确的景深扩展方案。