Typowe obrazy mikroskopii fluorescencyjnej zawierają znaczne ilości szumu, przy czym zależność pomiędzy szumem a zanieczyszczonym nim fragmentem obrazu jest bardziej złożona i istotnie różna niż ma to miejsce w przypadku tzw. obrazów naturalnych. Obrazy naturalne to obrazy pozyskiwane za pomocą amatorskich i profesjonalnych urządzeń akwizycji, takich jak skanery czy cyfrowe aparaty fotograficzne, ze scen dostępnych dla nieuzbrojonego oka ludzkiego.
Jedną z różnic pomiędzy obrazami naturalnymi a mikroskopowymi jest znaczny udział szumu zależnego od sygnału w tych ostatnich, podczas gdy w obrazy naturalne zanieczyszczone są przede wszystkim szumem niezależnym od sygnału. Dzieje się tak, ponieważ źródłem szumu w obrazach naturalnych są niedoskonałości urządzeń i procesu akwizycji, podczas gdy w przypadku obrazów mikroskopowych głównym ograniczeniem jest niewielka ilość fotonów docierających do detektora. Ponieważ większość algorytmów usuwających szum zaprojektowana została dla obrazów naturalnych i szumu niezależnego od sygnału, to algorytmy te nie sprawdzą się w przypadku obrazów mikroskopowych. W konsekwencji skuteczne odszumianie obrazów mikroskopowych, jak również estymacja parametrów szumu nie są łatwe. Jednak, jak wykazano wcześniej, gdy używamy skalibrowanego detektora mikroskopowego urządzenia akwizycji, możliwe jest wyznaczenie charakterystyki sygnału i szumu bezpośrednio na podstawie parametrów procesu akwizycji. Znajomość parametrów szumu pozwala z kolei na konstrukcję efektywnych algorytmów odszumiania. Warte zbadania wydają się algorytmy działające w dziedzinie falkowej, w której obraz za pomocą dwuwymiarowej transformacji falkowej dekomponowany jest na podpasma reprezentujące detale obrazu w różnych rozdzielczościach. Do odszumiania w dziedzinie falkowej wykorzystać można zarówno zależności pomiędzy współczynnikami po transformacji znajdującymi się w tym samym podpaśmie, jak i zależności pomiędzy podpasmami reprezentującymi różne rozdzielczości. Znanych jest wiele algorytmów opartych o tzw. soft thresholding w dziedzinie falkowej. Soft thresholding w uproszczeniu polega na pomniejszaniu współczynników po transformacji falkowej obrazu o pewną progową wartość T, przy czym jeżeli współczynnik jest mniejszy od T to przyjmuje wartość 0. Wartość progu T winna być proporcjonalna do wariancji szumu i odwrotnie proporcjonalna do odchylenia standardowego rozkładu prawdopodobieństwa współczynników transformacji falkowej obrazu pozbawionego szumu. Aby wykorzystać znane parametry akwizycji w algorytmie odszumiania operującym w dziedzinie falkowej konieczne jest opracowanie odpowiadającego im modelu szumu w dziedzinie falkowej.
Celem ekspertyzy ma być zweryfikowanie możliwości wykorzystania charakterystyki detektora urządzenia akwizycji do odszumiania obrazów mikroskopii fluorescencyjnej w dziedzinie falkowej. Opierając się na znanych parametrach mikroskopowego urządzenia akwizycji należy skonstruować w dziedzinie falkowej model szumu, uwzględniający składowe szumu: zależną od sygnału i niezależną od sygnału. Wykorzystując ten model należy opracować działający w dziedzinie falkowej algorytm odszumiania, w którego konstrukcji uwzględnić należy zależności pomiędzy współczynnikami znajdującymi się po transformacji falkowej w tym samym paśmie, jak również zależności występujące pomiędzy różnymi podpasmami. Efekty odszumiania uzyskane dla opracowanego algorytmu należy porównać z efektami działania znanych algorytmów: AdaptShrink, BivarShrink i OraclShrink. Porównanie należy przeprowadzić dla kilku istotnie różnych struktur biologicznych, co pozwoli ocenić zależność efektów odszumiania od rodzaju obrazowanej struktury, oraz dla w praktyce spotykanych wielkości obu składowych szumu zanieczyszczającego obraz. Wyniki uzyskanych analiz mają być opublikowane w czasopiśmie JCR o współczynniku oddziaływania (IF) większym niż 1.0.
