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上海光机所在动态照明深度学习关联成像研究方面取得新进展
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超强激光科学卓越创新简报

(第一百十五期)

2020年6月24日

上海光机所在动态照明深度学习关联成像研究方面取得新进展

  近期,彩神争8大发app 上海光学精密机械彩神争8大发app 量子光学重点彩神争8大发app 提出一种适用于傅里叶变换关联成像系统的深度学习网络模型,该方法可实现关联成像动态解码,样品只需单次曝光即可获得高质量图像。相关论文发表在Optics Express 28, 17556-17569 (2020)。

  近年来,基于深度学习的关联成像技术在光学成像领域引起了广泛关注,但是确定性照明和多次测量仍然是获得高质量重构图像的必要条件。然而,在X射线显微、原子显微等实际成像过程中,辐照样品的照明散斑场往往是动态变化的。

  研究团队充分利用傅里叶变换关联成像系统的特点,提出了一种动态解码神经网络模型(Y-Net),只要训练过程和成像过程的散斑场统计特性一致,即可高质量重建样品图像,且样品只需单次曝光。由于网络具有动态解码特性,训练散斑场的空间分布可以完全不同于实验散斑场,因此可以采用模拟数据训练网络,从而解决了常规深度学习成像方法中的数据来源问题。此外,该方法基于端对端的方式实现样品图像重构,从而避免了傅里叶成像中的相位恢复问题。该方法对于实现高分辨X射线成像显微应用具有重要意义,将显著提升图像质量和成像速度,并有效减少辐射损伤。

  相关研究得到国家自然科学基金重大科研仪器项目、国家重点研发计划项目的支持。(量子光学重点彩神争8大发app 供稿)

  

图1 基于深度学习的傅里叶变换关联成像原理(a)成像光路(b)网络数据流

图2 动态解码网络模型(Y-Net)及实验结果

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