分子影像设备的竞争力，一半在硬件，一半在软件。但用户看到的往往是硬件。

科辰星飞的软件团队在做的事情，从用户的视角看，是“让图像更好看、让数据更可读”。从技术的视角看，是信号处理和图像重建。

去背景是一个基础但关键的问题。活体成像的信号从组织深处出来，带着大量的散射光和自发荧光。简单的阈值扣除会把弱信号也切掉。科辰星飞的算法策略是“基于局部特征的动态扣除”：根据图像不同区域的噪声水平，自适应地调整扣除参数。这个逻辑从活体成像延伸到了体外成像。

三维重建是另一个软件密集的方向。AVIS Spectrum的三维光学断层成像，硬件提供的是多角度、多深度的光学数据，软件负责把这些数据重建成三维信号分布。重建算法的精度决定了“看到的深度”是否可信。

植物成像的软件挑战不同。植物有自发荧光，叶绿素在特定波段会发光。科辰星飞的植物成像软件在处理这些背景时，用的是光谱分离的策略：把信号和背景在光谱维度上拆开。拟南芥叶片的自发荧光和标记信号的波段有重叠，光谱拆分算法决定了信号的信噪比。

科辰星飞在软件上的投入，用户不一定“看得见”，但能“感觉到”。同一台相机，换一套算法，图像质量可以差一个档次。科辰星飞的软件团队和硬件团队在同一个办公楼里，这种配置在国内仪器公司里不是标配。