陈佳铭 1,2潘安 1,2,*王爱业 1,2马彩文 2,3姚保利 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院西安光学精密机械研究所 瞬态光学与光子技术国家重点实验室,西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100094
3 中国科学院空间精密测量技术重点实验室,西安 710119
研究了在不同系统误差和不同目标算法下相干传递函数的重建质量,发现相干传递函数的重建比物体的重建更稳健。基于此,报道了一种用于傅里叶叠层显微成像术的子区域平移方法,以加速有限图像下的相干传递函数重构收敛速度,消除由周期性照明光源阵列引起的栅格噪声,实现图像的重聚焦,并使用相干传递函数去卷积提高图像的对比度。此外,研究了傅里叶叠层显微成像术的空域和频域数据冗余来恢复相干传递函数,发现至少需要大约40%的频谱交叠率来精确重建相干传递函数,比无像差条件下高出10%,为了相干传递函数的稳定性需要至少25张原始低分辨率图像。最后,讨论了稳定的相干传递函数重建所需的条件,并通过模拟和实验进行了验证。
相干传递函数 傅里叶叠层显微成像 计算光学成像 定量相位恢复 Coherent transfer function Fourier ptychographic microscopy Computational optical imaging Quantitative phase retrieval 
光子学报
2023, 52(9): 0911001
作者单位
摘要
1 华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063210
2 唐山市金属构件产线智能化技术创新中心,河北 唐山 063210
3 唐山市半导体集成电路重点实验室,河北 唐山 063210
傅里叶叠层成像(FPM)受硬件和算法等因素的限制,成像的整体性能有待提高。为解决传统FPM技术成像速度慢、成像质量低的问题,融入深度学习的FPM图像重建方法得到广泛关注。基于此,提出一种基于超分辨率对抗生成网络的FPM模型,在原有网络基础上通过增加密集块连接实现全局特征融合并且使用一种加权损失函数提高图像重建质量。分辨率板图像重构结果表明,所提深度学习方法较传统方法重建效果显著、重建速度更快。
显微 计算成像 傅里叶叠层显微成像 对抗生成网络 超分辨率重建 深度学习 
激光与光电子学进展
2023, 60(20): 2018001
作者单位
摘要
1 华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 063210
2 唐山市金属构件产线智能化技术创新中心,河北 唐山 063210
3 唐山市半导体集成电路重点实验室,河北 唐山 063210
为了进一步提高重构算法的抗干扰能力和鲁棒性,提出了一种基于梯度下降法和牛顿法的全局法,并在此基础上,又提出了基于最优化理论的二分法与牛顿法两类变步长更新策略,使得迭代过程能够自主地选择最佳更新步长。为了充分利用顺序法和全局法各自的优势,制定终止判断准则使二者相结合。仿真和实验数据验证了所提算法的抗干扰能力优于各顺序法的结论,尤其当成像器件的噪声较大时,提出利用暗场图像信息来计算各阶梯度值的方法以减小噪声的影响。并且,上述方法只需要额外的3~5轮迭代过程即可得到满意的结果,时间仅增加了几秒钟。
成像系统 计算成像 傅里叶叠层显微 全局变步长 抗噪性能 
激光与光电子学进展
2023, 60(14): 1411001
作者单位
摘要
北京理工大学 光电学院,北京 100081
傅里叶叠层显微术(Fourier Ptychographic Microscopy,FPM)通过采集不同照明角度下的一组低分辨率强度图像,并利用合成孔径与相位恢复技术拼接融合,实现了大视场和高分辨率的定量复振幅成像。精确的频谱位置是重构算法的重要先验知识,对获得高质量的重构图像至关重要。因此,校正决定图像频谱位置的照明光源位姿成为了实现鲁棒FPM系统的重要工作。近年来,多种校正照明光源位姿的方法相继被提出:采用多自由度精密机械平台校准的机械校正法、根据采集图像强度或频谱信息的数据驱动校正法及基于显微镜光学原理的成像机制校正法。本文简要介绍了FPM的基本原理和光源的位姿偏差,对3类校正方法的原理和特点进行了综述。机械校正法可以从源头上消除位姿偏差,但费时费力;数据驱动校正法能够自动校正位姿偏差,但存在校正时间长和校正参数耦合的问题;成像机制校正法不仅校正鲁棒性高,还能够从多种系统误差中分离出准确的位姿参数,是一种极具发展潜力和应用前景的校正方法。
傅里叶叠层显微 计算光学成像 相位恢复 位姿校正 fourier ptychographic microscopy computational optical imaging phase retrieval pose calibration 
液晶与显示
2023, 38(6): 712
潘安 1,2,*高宇婷 1,2王爱业 1,2高慧琴 1,2[ ... ]姚保利 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院西安光学精密机械研究所,西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100094
傅里叶叠层显微成像术是近年来提出的新型计算成像技术,它有效解决了传统显微成像中分辨率与视场制约的问题,无需对样本进行机械扫描便能获得十亿像素级的高通量图像,有效解决传统数字病理扫描仪器的拼接伪影、重影、拼接成功率低、景深狭小、效率偏低等问题。近年来更是发现其不单是解决视场与分辨率制约的工具,更是解决一系列权衡问题的范式,从而迸发出源源不绝的生命力与应用潜力。本文全方位概述了傅里叶叠层显微成像术技术9个方面的发展趋势,简介了其起源与基本原理,着重综述了其在面向下一代数字病理成像分析仪的多个阶段与最新进展。指出其在这一应用方向上已进入“10-100”的产业化阶段。讨论了其产生大规模社会经济效益的可能性,其极有可能给数字病理行业及其上下游相关行业带来突破进展。尽管如此,作为典型交叉领域仍有不尽人意之处,包括科学问题、技术问题、工程问题及行业问题,需要多方共同努力推进,展望了未来技术与工程发展方向。
数字病理学 全划片成像 计算成像 高通量 高内涵 傅里叶叠层显微成像术 Digital pathology Whole slide imaging Computational imaging High-throughput imaging High-content imaging Fourier ptychographic microscopy 
光子学报
2022, 51(7): 0751408
作者单位
摘要
北京理工大学光电学院, 北京 100081

大视场、高分辨率以及相位成像是光学显微领域长期追求的目标,然而这些性能在传统显微成像技术框架中难以兼顾,这在很大程度上限制了传统显微成像技术的应用范围。传统的显微成像方法通常以提高系统造价或降低其他成像性能为代价来提升成像空间带宽积或相位成像能力。傅里叶叠层显微 (FPM) 成像作为一个极具代表性的计算显微成像技术框架,无需精密机械扫描装置及干涉测量系统即可同时实现大空间带宽积与定量相位成像,相关理论及技术已经在数字显微、生命科学等领域得到了广泛的研究和应用,具有非常高的研究价值和应用前景。从基本的物理模型、相位恢复算法以及系统构建方式等几个方面对傅里叶叠层显微成像的相关研究进展进行综述,并对其理论和应用的发展方向进行分析和讨论。

成像系统 傅里叶叠层显微 相位成像 计算成像 超分辨显微成像 
激光与光电子学进展
2021, 58(14): 1400001
张瑾华 1,2张继洲 1,2,*李佳男 1,**李杰 3,***[ ... ]许廷发 1,2
作者单位
摘要
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
作者单位
摘要
杭州电子科技大学电子信息学院, 浙江 杭州 310018
傅里叶叠层显微成像(FPM)利用LED阵列角度变化的光照来克服低数值孔径物镜的分辨率限制。在传统的FPM系统中,LED阵列的位置误差将会给图像重建过程带来严重影响。因此准确校正LED阵列的位置对于提高重建图像质量至关重要。为了解决这一问题,提出一种基于遗传退火优化算法的位置校正方法。首先分析LED阵列、样品及物镜数值孔径的相对位置给入射波矢量带来的影响;接着采用遗传退火优化算法对LED阵列的误差位置估计全局误差参数;最后在重建过程中利用全局误差参数快速、准确地对LED阵列位置进行校正。仿真结果和实验结果表明,所提方法能显著提高重建图像的质量。
成像系统 傅里叶叠层显微成像 位置校正 遗传退火算法 图像质量 
光学学报
2021, 41(4): 0411002
作者单位
摘要
安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心, 安徽 合肥 230601
傅里叶叠层显微成像技术(FPM)是一种新型显微成像技术,该方法巧妙地结合了相位恢复算法和合成孔径的理念,解决了大视场与高分辨率难以兼备的问题。在传统计算中,往往将FPM成像过程近似为相干成像,即将LED视为点光源,进而相干传递函数作为最优解的频谱支持域约束。但是,严格来说,LED是扩展的非相干光源,因此这种不恰当的近似会降低重构图像质量。为此,通过探究FPM系统的相干性,提出了一种新的传递函数——基于贝塞尔函数加权的切趾相干(B-AC)传递函数作为支持域约束的方法,实验结果证明,B-AC约束更适配于FPM成像系统,可以明显减少相干传递函数约束时产生的振铃效应,使得重构图像质量和鲁棒性优于相干传递函数和切趾相干传递函数约束。
成像系统 相位恢复 傅里叶叠层显微成像 相干传递函数 相干成像 部分相干成像 
光学学报
2021, 41(4): 0411001
作者单位
摘要
暨南大学信息科学技术学院电子工程系, 广东 广州 510632
傅里叶叠层显微成像(FPM)是一种能够重建宽视场和高分辨率图像的新型成像技术。传统的FPM重建算法计算成本高,重建高质量的图像需要较大的图像采集量,这些缺点使得传统重建算法的成像性能和效率较低。因此,提出一种基于深度学习的傅里叶叠层显微成像的神经网络模型,对图像进行低分辨率到高分辨率的端到端映射,有效提高成像性能和效率。首先,借助菱形采样方法进行图像采集,加速低分辨图片采集过程。其次,结合残差结构、密集连接以及通道注意力机制等模块,拓展网络深度、挖掘有用特征,增强网络模型的表达能力和泛化能力。然后,使用子像素卷积进行高效地上采样,恢复高清图像。最后,采用主观和客观的评价方法对重建结果进行评估。结果显示,本文提出的网络模型对比传统重建算法重构效果更优,且降低了计算复杂度,平均重建时间更短。同时,在保证图像重建效果不变的情况下,低分辨率图像的采集数量比传统算法减少了约一半。
成像系统 计算成像 深度学习 傅里叶叠层显微 密集连接 通道注意力 
激光与光电子学进展
2020, 57(22): 221106

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