在活体细胞成像领域,光学显微技术以其无损、非接触成像的性质在众多方法中脱颖而出,而光学衍射极限的存在限制了其成像分辨率。为了实现对更小尺寸细胞及亚细胞级别生物样品的观察,提高光学显微技术成像分辨率具有重要意义。共焦显微技术在轴向层析能力方面具有独特的优势,但其横向分辨率仅限于普通宽场显微技术的1.4倍,现有改进方法都存在诸多局限性。本课题针对共焦显微技术横向分辨率低的问题,从空间谱估计理论角度出发,提出基于多重信号分类算法的超分辨显微成像方法（MUSICALS）,将多重信号分类算法（MUSICAL）与共焦显微技术的点照明方式结合,通过对共焦扫描系统采集的低分辨率图像序列进行奇异值分解,利用映射向量在相互正交的信号子空间与噪声子空间投影比值获得高分辨率图像。相比于结构探测、ISM、SOFI等可与共焦显微结合的超分辨技术,该方法成像分辨率更高,抑制噪声能力强。针对算法中淹没低信噪比与高阶信息的问题,利用软阈值及特征值加权的指示函数对算法进行改进,最后实验验证改进方法的有效性。在成像速度方面,本课题仿真分析了照明系统像差对成像结果的影响,为进一步提高图像采集速度以弥补该方法在成像速度上的劣势做铺垫。本课题的主要研究内容如下:（1）首先对多重信号分类算法进行研究,并建立基于多重信号分类算法的超分辨显微成像技术的理论模型,对闪烁样品的产生、光波传递过程、数据的采集、处理以及图像的重构进行仿真,验证该方法2.8倍于共焦显微技术的高分辨率。（2）研究多重信号分类算法的成像特性,仿真分析阈值、指数因子、像素尺寸比例、窗口大小等参数取值对结果产生的影响,针对重构结果中出现的淹没低信噪比与高阶信息的问题,研究软阈值以及特征值加权的指示函数,并仿真分析其对算法的改进效果。（3）仿真分析照明系统像差对成像结果产生的影响。在共焦系统中采用动光束扫描或阵列扫描可以显著提高系统成像效率,但由于机械扫描方式和阵列元件的引入易导致照明光斑变形和位置偏移,从而降低系统成像分辨率。因此本课题将仿真分析照明系统像差对基于多重信号分类算法的共焦显微成像结果的影响,为进一步提高该方法图像采集速度提供参考依据。（4）最后,进行基于多重信号分类算法的超分辨显微成像验证实验。设计并搭建基于多重信号分类算法的超分辨显微成像系统实验平台,采集点照明的原始低分辨率图像,进行数据处理与图像重构,验证基于多重信号分类算法的超分辨显微成像的高分辨率特性,以及软阈值和特征值加权的指示函数对多重信号分类算法重构图像对比度的改进作用。