MATLAB生物显微图像二维高斯拟合工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现生物荧光显微图像的二维高斯曲面拟合，自动识别亮斑区域并输出强度分布与中心坐标。适用于单分子定位与点扩散函数分析，提升定量成像精度。

详 情 说 明

生物显微图像二维高斯拟合分析工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的生物荧光标记显微图像分析工具箱，专门用于实现二维高斯函数对荧光亮斑的精确拟合。该工具适用于单分子定位、点扩散函数(PSF)分析等生物成像研究场景，能够自动识别图像中的亮斑区域并进行高斯曲面拟合，输出强度分布、中心坐标、半高宽等关键参数。

功能特性

• 自动亮斑检测：智能识别荧光图像中的潜在亮斑区域
• 精确高斯拟合：采用非线性最小二乘算法进行二维高斯曲面拟合
• 批量处理支持：可同时对多幅图像或单个图像中的多个亮斑进行处理
• 可视化分析：提供原始图像与拟合曲面的叠加对比、等高线投影等可视化功能
• 误差评估：输出拟合优度指标（R²值、残差矩阵、收敛状态）
• 参数统计：生成详细的拟合参数统计表格，便于结果分析

使用方法

基本调用

% 读取图像数据 imageData = imread('fluorescence_image.tif');

% 执行高斯拟合分析 results = main(imageData);

高级选项

% 带可选参数的调用 options.initialGuess = [amplitude, x_center, y_center, sigma_x, sigma_y, background]; options.maskRegion = binaryMask; % 指定拟合区域 options.visualization = true; % 启用可视化输出

results = main(imageData, options);

输出结果

拟合结果包含以下信息：

• 拟合参数：振幅、x/y中心坐标、x/y方向标准差、背景强度
• 质量指标：R²决定系数、残差矩阵、算法收敛状态
• 可视化图形：原始图像与拟合曲面对比图、参数分布等高线图
• 统计表格：适用于批量处理的参数汇总表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 优化工具箱(Optimization Toolbox)（用于非线性最小二乘拟合）
• 内存建议：4GB以上（根据图像尺寸和批量处理规模调整）

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：图像的预处理与亮斑区域自动识别，基于用户输入或自动生成的初始参数执行二维高斯拟合计算，对拟合结果进行质量评估与误差分析，生成包含关键参数的结构化输出数据，并根据用户需求创建可视化对比图形和统计报表。该文件整合了完整的分析流程，支持单次处理和批量操作两种模式。