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长春光机所提出傅里叶叠层恢复算法

2019-11-06 07:50:41

傅里叶叠加成像(fpm)是近年来提出的一种测量方法,可以获得大视场、高分辨率的图像。fpm装置类似于光学显微镜,不同之处在于光源由发光二极管阵列代替,并且当单个发光二极管以特定的照明顺序点亮时,在相机端获得一系列低分辨率(lr)图像。由于不同的低分辨率图像对应于样本光谱中的特定子区域,低分辨率图像的信息可以通过优化算法在频域中融合,以获得超过系统物镜极限分辨率并保持原始视场的高分辨率幅度和相位图像。

传统的fpm算法(如gs和as)通常将系统的传递函数默认为相干传递函数(ctf),即系统的成像过程被认为是相干成像。然而,由于系统中led光源的部分相干性和像差,简单地使用ctf作为传递函数将影响算法的收敛性和鲁棒性,导致收敛误差和重构的高分辨率图像的低质量,特别是在具有大像差的边缘视场。为了解决这个问题,中国科学院长春光学研究所应用光学国家重点实验室液晶光学研究组提出了一种基于神经网络结构的恢复算法(finn-p),并在其中嵌入了瞳孔函数的恢复过程。该算法能够正确恢复系统的瞳孔函数,重建高分辨率图像,提高了算法的鲁棒性,降低了光源相干性和系统像差对重建结果的影响,成功解决了传统算法在视场边缘的收敛误差问题。将该算法用于分辨率板和实际生物样本图像的处理后,图像质量明显提高。研究小组孙明路、李大羽和穆全荃在巴勒斯坦被占领土上公布了相关结果。以“傅立叶光学微拷贝的神经网络模型与瞳孔恢复相结合”为标题的快递(2019,27卷,17期,24161-24174)。论文链接

设备示意图

该算法的处理结果用于分辨率板图像

该算法的处理结果用于实际的生物样本图像

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