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长春光机所应光室提出傅里叶叠层恢复算法,有效提高重建图像质量
2019-09-17 应光室 彭增辉
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  傅里叶叠层成像(FPM)是近年提出的一个可以获得大视场、高分辨率图像的测量方法。FPM的装置类似光学显微镜,只是将光源替换成一个LED阵列,通过按特定顺序点亮单个LED照明时在相机端获得一系?#26800;头?#36776;率(LR)图像,由于不同?#22836;?#36776;率图对应着样本频谱中的特定子区域,?#22763;?#20197;通过优化算法在频域中将?#22836;?#36776;率图片的信息进行融合,获得超出系统物?#23548;?#38480;分辨率并保留其原有视场的高分辨率振幅和相位图片。


装置示意图 

  用于FPM的传统算法(如GSAS)通常将系统的传递函数默认?#19978;?#24178;传递函数(CTF),即认为系统的成像过程为相干成像。?#27426;?#30001;于LED光源的部分相干性以及系统中的像差使得简单的采用CTF作为传递函数将影响算法的收敛?#38498;?#40065;棒性,导致其出?#36136;?#25947;错误,使重建高分辨率图片的质量偏低,这种错误在像差较大的边缘视场处?#20219;?#26126;显。 

    为了解决该问题,长春光机所应用光学国家重点实验室液晶光学课题组提出了基于神经网络结构的恢复算法(FINN-P),并将光瞳函数的恢复过程嵌入其中。该算法可以正确的恢复出系统的光瞳函数并以此对高分辨率图进行重建,提升了算法的鲁棒性,降低了光源的相干性以及系统像差对重建结果带来的影响,并成功地解决了传统算法在视场边缘处会出?#36136;?#25947;错误的问题。对分辨率板和?#23548;?#29983;物样本图片使用该算法处理后,图像质量有了明显提高。课题组孙铭璐、李大禹、穆全全等将相关结果以“Neural network model combined with pupil recovery for Fourier ptychographic microscopy”为题发表在Opt. Express, 2019年, 27卷, 17期, 24161-24174(DOI: https://doi.org/10.1364/OE.27.024161)上。
 
对分辨率板图片使用该算法的处理结果

对?#23548;?#29983;物样本图片使用该算法的处理结果
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