1 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 北京理工大学重庆创新中心, 重庆 401120
3 长春大学电子信息工程学院, 吉林 长春 130022
傅里叶叠层显微成像技术通过拓展频谱的方法合成细节信息更为丰富的单帧图像,实现在大视场下重建高分辨率图像。然而,成像系统中普遍存在的各种像差往往导致成像模糊,重建图像分辨率下降。针对上述问题,提出一种基于叠层衍射成像的像差校正方法,在更新频谱和光瞳函数时,通过自适应选取频谱和光瞳函数当前值与最大值的最佳比例,提高了迭代重建的质量。利用上述方法,首先重建加载混合像差的仿真图像,并选用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)为评价指标。仿真结果表明,相比于传统的嵌入式光瞳恢复算法,本文方法可以大幅提升重建光瞳函数的PSNR和SSIM,分别增长14.9%和1.4%。为进一步验证算法在真实图像上的有效性,采集了人体血细胞样本图像并进行重建,结果表明,重建图像清晰,能够准确分辨细胞轮廓。
成像系统 傅里叶叠层显微成像 像差校正 叠层衍射成像 泽尼克多项式 嵌入式光瞳恢复 光学学报
2021, 41(10): 1011001
1 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 中国气象局国家卫星气象中心, 北京 100081
3 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室, 北京 100081
搭载于我国第二代极轨气象卫星风云三号A星(FY-3A)上的中分辨率光谱成像仪(MERSI),肩负着获取全球图像和辐射资料的作用。然而,太空环境影响等因素,导致短波红外通道发生在轨增益突跳现象,大大限制了数据的定量应用。通过对冷空、星上定标器和黑体等MERSI星上观测目标的分析,选择冷空作为增益突跳识别的指征目标。提出自动识别、增益归档和档位归一化方法,采用日识别和天内精检测的方法获取增益突跳时空信息,采用分类统计突跳数据的方法获取突跳的在轨增益档位,并利用星上定标源目标和对地观测图像进行归一化效果验证,实现了对1.64 μm和2.13 μm两通道整个生命期91次和18次突跳事件的精确定位,获得了8个在轨增益档位和全部突跳事件的档位信息,并得到了理想的归一化效果验证。研究结果同样显示,增益突跳事件大多发生在对地目标扫描过程,而且每个探元增益突跳的时间不尽相同。由于地球目标的复杂性,基于物理方法很难实现对突跳帧图像的归一。该研究成果不仅有助于FY-3A MERSI图像质量的提升,而且对历史数据再处理也有重要支撑作用。
成像系统 短波红外通道 增益突跳 自动识别 增益归档 归一化 光学学报
2018, 38(11): 1111001
Author Affiliations
Abstract
1 School of Optoelectronics, Image Engineering and Video Technology Lab, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China
2 Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System, Ministry of Education of China, Beijing 100081, China
We develop an improved global reconstruction method for Fourier ptychographic microscopy, a newly reported technique for wide-field and high-resolution microscopic observation. The gradational strategy and graphic processing unit computing are applied to accelerate the conventional global reconstruction method. Both simulations and experiments are carried out to evaluate the performance of our method, and the results show that this method offers a much faster convergence speed and maintains a good reconstruction quality.
170.3010 Image reconstruction techniques 170.0180 Microscopy 100.5070 Phase retrieval Chinese Optics Letters
2017, 15(11): 111702
