Author Affiliations
Abstract
1 State Key Laboratory of Extreme Photonics and Instrumentation, College of Optical Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, P. R. China
2 ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Hangzhou 311200, P. R. China
3 Collaborative Innovation Center of Extreme Optics, Shanxi University, Taiyuan, Shanxi 030006, P. R. China
4 Advanced Biomedical Imaging Facility-Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, P. R. China
Structured illumination microscopy (SIM) achieves super-resolution (SR) by modulating the high-frequency information of the sample into the passband of the optical system and subsequent image reconstruction. The traditional Wiener-filtering-based reconstruction algorithm operates in the Fourier domain, it requires prior knowledge of the sinusoidal illumination patterns which makes the time-consuming procedure of parameter estimation to raw datasets necessary, besides, the parameter estimation is sensitive to noise or aberration-induced pattern distortion which leads to reconstruction artifacts. Here, we propose a spatial-domain image reconstruction method that does not require parameter estimation but calculates patterns from raw datasets, and a reconstructed image can be obtained just by calculating the spatial covariance of differential calculated patterns and differential filtered datasets (the notch filtering operation is performed to the raw datasets for attenuating and compensating the optical transfer function (OTF)). Experiments on reconstructing raw datasets including nonbiological, biological, and simulated samples demonstrate that our method has SR capability, high reconstruction speed, and high robustness to aberration and noise.
Structured illumination microscopy image reconstruction spatial domain digital micromirror device (DMD) Journal of Innovative Optical Health Sciences
2024, 17(2): 2350021
红外与激光工程
2023, 52(1): 20220342
光子学报
2022, 51(11): 1118002
陆军炮兵防空兵学院(郑州校区), 河南 郑州 450052
针对空间域图像融合存在不同图源差异性信息提取、融合权重选取困难等问题, 提出了一种新 的空间域图像融合算法。利用矩阵相似的基本原理, 对红外图像矩阵进行对角化变换, 计算可见光图 像矩阵在主要特征向量上的映射, 采用加权融合的方法处理特征值矩阵, 对融合矩阵进行对角化逆变 换重构融合图像。实验结果表明, 算法在充分保留源图像有效信息的同时, 融合图像的整体灰度得到 了明显的改善, 具有良好的图像质量评估指数和更加优秀的视觉效果。
空间域 对角化 特征向量 图像融合 质量评估 spatial domain, diagonalization, feature vector, i
光子学报
2021, 50(11): 1123001
强激光与粒子束
2021, 33(11): 111003
哈尔滨工业大学 控制与仿真中心,黑龙江 哈尔滨 150080
激光导引头测试系统是对激光导引头进行参数标定及性能测试的专用测试设备,其性能和精度决定了导引头的品质。为了提高某激光导引头测试系统的性能,抑制时变周期干扰对测试系统的影响,提出一种基于位置域的迭代学习控制方法。通过对不同转速下干扰成分的时域/位置域频谱分析,得到时变周期干扰具有角位置定周期的特征,基于迭代学习的思想提出一种位置域的迭代学习控制结构,依据算法的收敛性条件和滤波器的相位延迟特性,给出控制参数的整定准则和相位补偿方法,并对其应用效果进行了实验验证。在最大转速指令下的实验表明,采用位置域迭代学习控制方法后,角位置稳态跟踪精度提高了65.8%,在此基础上,对位置域迭代周期进行修正,角位置稳态跟踪精度进一步提高了61.5%。
激光导引头测试系统 迭代学习控制 位置域 时变周期干扰 laser seeker testing system iterative learning control spatial domain time-varying periodic disturbance 红外与激光工程
2019, 48(9): 0913002
1 重庆大学通信工程学院, 重庆 400044
2 第三军医大学生物医学工程学院, 重庆 400038
细胞纳米结构的探测对癌症的早期诊断以及筛查具有非常重要的意义。 空域低相干相位显微镜可以探测细胞的纳米结构获取系统参数, 但是显微镜的系统参数和细胞纳米结构参数之间存在着复杂的非线性相关关系, 需要研究方法加以定量分析。 因此, 基于一维高斯场模型加一维多层介质模型模拟空域低相干相位显微镜的背散射光谱, 实验结果表明模型预测结果与实际测量结果基本一致。 对已知纳米结构的组织切片光谱建模, 通过统计方法分析了系统参数与细胞纳米结构参数的相关关系, 验证了系统参数确实能反映细胞纳米结构参数的变化, 并量化了系统参数的反映水平。 研究成果为基于空域低相干相位显微镜的癌症早期诊断提供了新的理论基础和方法依据。
细胞纳米结构参数 组织切片 显微光谱 空域低相干相位显微镜 Cellular nanoscale structure Histology slide Microscopic spectrum Spatial-domain low-coherence quantitative phase mi 光谱学与光谱分析
2017, 37(6): 1843