1 中国科学院 微电子研究所, 北京 100029
2 中国科学院大学, 北京 100049
为了同时满足较大的视场和较高分辨率的需求, 开发了一套全息无透镜显微成像系统和配套算法, 实现对微米级样品的无透镜显微成像。搭建了一套由LED光源、针孔、被测样品与CMOS图像传感器组成的全息无透镜显微成像系统, 并对针孔直径、成像面尺寸、光源到样品的距离, 以及样品面到CMOS图像传感器的距离进行了优化。其次, 开发了从系统采集的全息图中恢复样品图像的角谱法算法。最后, 使用该成像系统和配套算法, 分别对具有微米级结构分辨率测试靶, 和肺癌细胞悬浮液进行了显微成像。该全息无透镜显微成像系统的分辨率为4.4 μm, 成像视场尺寸为5.7 mm×4.3 mm, 实现了微米级结构和肺癌细胞较清晰的显微成像。全息无透镜显微成像系统结构简单、无像差干扰, 可以实现大视场下较高分辨率的显微成像。
无透镜成像 全息图像重建 细胞成像 大视场 lens-free imaging hologram reconstruction cell imaging large field of view
南京理工大学 电光学院光学工程系, 南京 210094
针对数字全息图像背景去除的问题, 提出两种全息图像重建去背景的方法: 背景减弱法和自适应滤波法.搭建了共轴数字全息显微成像实验系统, 利用该系统分别对洋葱表皮、植物根茎横切标本、叶片气孔标本和血细胞标本进行背景去除和图像重建.通过光强分布曲线、对比度计算等证明了自适应滤波方法在共轴数字全息结构中去除背景的有效性.实验结果表明, 根据环境、样品等不同, 全息图的背景也会发生变化.基于此结果, 将全息数字显微图像分为三类, 并针对不同的背景特点, 得出了获取最佳重建图像应采用的有效去除背景方法.研究结果有助于共轴光路数字全息显微术中的重建成像.
数字全息 共轴全息 自适应滤波 背景减弱 全息图像 去除零级 背景分类 Digital holography In-line holographic microscopy Adaptive filtering Background decrease Holographic image Removing zero-order Classification of background
从理论上分析了在模压三维全息图母版的记录光路中,为消除或减小像散和像场弯曲以及扩展照明光源产生的像模糊所应采取的参数设置。试验结果表明用此方法制作的模压三维全息图即使在漫射照明光下亦能呈现出清晰、明亮的图像。
模压全息图 三维全息图像 图像清晰度