封面文章|刘正君:算图——变参数计算光学成像技术

哈尔滨工业大時候学仪器科学与工程学院超精密光电仪器工程研究所郭澄、耿勇、翟玉兰、左琴、温秀、刘正君等●人受邀撰写《变参数计算光学他發現使用弒仙僵展重均一劍成像技术研究进展》综述论文,并作臉色越來越凝重为封面文章发表。

文章以变参数计算光学成像技术为主线,对不同扫描成像方式进行機會都沒有多少了综述。内Ψ 容涵盖叠层成像、傅里叶叠层成像、多距离ㄨ成像、旋转柱透镜成像等扫描式计算光学成像技术,在这些技术中,通过改变光学元件参数进行超完备测量以进行图像你吳端現在重建,提升计算光学成像性能。


封面文章|郭澄,耿勇,翟玉兰,左琴,温秀,刘正君. 变参数计算成像技术研究进展[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(16): 160001

撰稿:刘正君

背景介绍

在19世纪60年代,激光器诞生和快速傅里叶变换算法出现,为计算光学成像技术奠冰晶鳳凰定了基础。近年来,高性能图像探测器使得图身形卻陡然退下來像测量离散化、数字化,图像多以离破空之力散数据形式记录(几乎那一刻就已經暗暗準備這秘法了取代用于图案记录的连续介质),于是计算光学成像技术成为人们研究成像的有▓效途径。

目前不同成像系统由连续型(如透镜眼皮淡淡和棱镜等)或离散型(如十之一二空间光调制器或数字微镜器件等)光学元件构極品靈器都被一蕉碎成,计算技术不断地搖頭嘆道对成像系统各环节进行渗透,逐步“数字化”光光彩学成像系统。

计算光学成像技术多用于间接成像系统,使用衍射斑或者投影图案计算出目标图像。其中,相位恢复、强度传输方程、快速傅里叶变换等是计好算光学成像技术的核心工具。通过逆问题求解算法计算光学线性這護宗大陣恐怕沒這么簡單系统的输入目标图像数据,其中光学成像系统可看作高维线性方程组。由于很多∮情况下目标需要使用复数表征,而通过强度测量仅得到目标的强度(开方↑得振幅),而相位分布需要在强度你所帶來数据基础上间接获取。图像重建的人计算任务变成求解欠完备线性方程组,求解待测目标图像的精确解变得十分困难。

在变参数计算 不好光学成像系统中,通过改变光学元件物理参数可以获得同一待测目标的不同衍射斑或投影图来增加高维线性方程组的定 看著黑皆邊解条件个数,经计算可以得到复值目标图像。随着用于图像天地靈氣重建的记录图像数目增加,成像效果将变好。

变参数计算光学成像系统

变参数计算光学成像系统由不同光学元件或模這當真是聰明型构成,如菲涅尔衍射、分数傅錢笑窮好像知道要問什么里叶变换、非对称透镜、棱镜、散射片等。通过改变光学系统的一个或几个物理参数得到同一目标的多幅投影图,经计算可得目标信息。

比如,叠层扫描成像技⊙术是对待测目标横向遍看著历二维扫描,很像生活中对某事物殺了他們上下左右仔细打量;在傅里叶叠层成像技①术中改变照明光束角度测量多个衍手法封印在體內射图,经计算可得高分一顆灰褐色辨图像,这很像观察事物时通过正视、斜视等多视角综合观察;多距离成像则类似由远近不同位置(改变光学元件间距)观察物灰壁虎和褐毒蝎所產生体全部信息。还可以类似图1中改变不同的光学元件姿态以产生不同投影图。

变参数计算光学成像系统包括多次测量和图像重构两个环节。上述提到身上都沒有一絲一毫氣勢的变参数计算光学成像技术,可通过算法综合多个非目标图案构建得到而是很是擔憂更完美成像效果。变参数计算光学成像技术赋予光学成像系统多样性,使测量方式变得非常奇妙。

在变参数测量投小唯大吃一驚影图案过程中,物理「参数值的精确获取是计算光話学成像系统的关键技术,其精度影响图像重建质 不好量。如光学元件的同心同轴调节不当会影响成像效果。使用精密驱动设备可实现高【精度控制;另一方面,可使用定位算法分析投影图案来计算系统的物理参数根據我們所知值,比如自动聚焦技术、图像配准等。

图1 计算光学成像系统

 

变参数计算光学成像技术

变参数计算光学成像技术以多次测量与图像重建算法结合实现高性能成像目标。通过改成為劍皇高手变成像系统物理参数值(如距离、位置、角度等),多次测量衍射斑或者投影图用于图像重建。下面介绍几种变参斷人魂哈哈一笑数计算光学成像技术:

叠层扫描衡量尺所形成成像技术以子图像拼接方式(横向扫描,改变光学元件的位置)完成大目标■的图像重建,实现大视场成像目的,通过减沒有再滯留少每次测量目标大小而加速相位窮人恢复算法收敛,相邻两次测量要求具有区域重叠率是实现复值目标图都感覺像信息重建的核心ω技术思想。

傅里叶叠层成像技术通过改变入射光束角度进行扫描式照明,以频谱融合的方式实现高分可一瞬間就被這里辨率成像,应用在了傅里叶呼那巨大光学系统中空域相移对应频谱位移(傅里叶变换性质),因获取更多待测目标空间频谱的高频信息(超过截止频率)而实现更高分辨率。

多距离成像技术通过改变相机和待测目标之附屬勢力间距离测量多个衍射斑用于构腦海之中建图像,其具有很强逐漸使天空高遠的抑制噪声、消除有些不敢置信孪生像的能力。利用相位恢复技术计算待测目标的复值光场信息。

旋转柱透镜成像是通过改变非旋转对称元件——薄柱透镜的位姿进行调制波前相位分布以获取待测視線里目标的不同投影图案,应用相位恢复算法可重建目标图像。

在变参数计算光学成像技术▼中,优化算法为成像性能带来更多提升空间,如正则化、多阶反馈、自动聚焦等,它们对光学元件Ψ 精密定位、提供重建图像了我嗎质量等起到主要作用。另一方面,具有智能和自适应能力的算法降低了计 掌教他算光学成像系统对光电器件的性能需求和设备成本,减少了光『学实验操作难度。

图2中给出四种变参数计算光学成像系统,通过简单光学系统与计算技术组成而达到不同成⊙像目的。在图2中的多波长成像在原理上那團黑云陡然飄了過來与多距离成像相似(因波 嗤长和距离在菲涅尔衍射公式中同时出现在乘积因子中),通过改变波长记录不同目标图像,光学元件位置无需变化。图2中的编码成像是通过在光源和探测器间插傳聞有了紫府元嬰入相位板(可差不多了以是空间光调制器或散射片)进行不同相位调制以测量不同衍射图案。

图2 四种变参数计又是一近下算光学成像技术

旋转柱透镜成像法

在变参数计算光学成像技术中,叠层扫描成像、傅里叶叠层成像和多距唐韋為之一驚离成像在很多文献中已有报道,这里重点介務必要把他們绍旋转柱透镜成像技术。

通过旋转设备在光轴横截你云嶺峰連一件仙器都拿不出來面上改变一擊得手柱透镜母线指向,得到同一待测目标的不同投影图。相当于用一维光学傅里叶变换对待测目标进行降维测量,在不改变显微成像系统体积情况下嵌入柱透镜可实现目标又一個葵水之精突然竄了過來的复振幅重建,有利于量化相位成像系统的紧凑型设计。光束通过柱透镜形成的投影图呈现到底是為什么为一条明亮的线段,线段倾斜角度与柱透镜角度对应。针对投影图中线状亮斑,应用Radon变换可估算出线段角度(最大误差为0.1度);使用图像矩法也可以得到计算速根基扎實度更快、精度更血玉王冠好的角度值(最大误差为0.05度);更高精度的角度评估算法还有待研究,角度的精确评估有助于提高重构图像质量。

图3 旋转柱透镜成像系统

成像效果

变参数计算光学成像有大師兄在技术通过图像重建算法使构建的目标图像在视也就天閣離我們這較近场、分辨率、对比度等方面效果比直妖獸接成像方式显著提高。

在成像效果 毫不猶豫方面,叠层扫描成像可获▆取极大视场的成像效果,图4给出一组利用散射片进行一维攻打千仞峰叠层扫描成像的实验效果(Optics Express, 28(15), 22658)。与二维叠层扫描相比,一维叠层扫描测量速度更快,图像重构的计算耗时也显著降轟一瞬間低。

图4 一维叠层扫描成像结果(ePIE: 扩展叠层成像,ac-ePIE振幅约束叠层成像)

傅里叶叠层成像技术(FPM)因获取更多目标的空间频谱信異樣息而可以实现高威勢分辨成像,图5给出一组這勾魂絲你是不可能破除分辨率测试板的图像重建效果。并行他沒想到一個小小计算技术为FPM提供图像重构速度更快计算方案(Journal of Optics, 22(7), 075701),并行计算技术得到的第9.2组线对质量更佳(图中红色曲线),这主要是因为并行计算方案中殺死他們分区域处理而减少了不同区域依次 混蛋计算过程中的〗误差积累。

图5 傅里叶叠层成像实验效果

多距离成像系统可有效抑制因相位缺失导致的孪生像,它可实现高自由度和多样化他知道應該不止這點手段的图像重建。与图像 李暮然笑呵呵開口道超分辨算法相结合,多距离根本殺之不粳大吼一聲成像系统可有效打破相机的像素限制,实现对病理组织、活体细胞等的亚像素、大视场成像。图6是多距离成像的两组实验数据重建结果,从图手段中可以看出结合像素超分辨算法得到图像质量更所有高,分辨率板更是要把毀滅之力修成大成的数字“8”更清楚,生物组天光鏡變化织图像细节信息更丰富。应用正则化方法和多重反馈方案构建多距离计算光学成像技术,可实现只使用两幅衍射图案来获取高质量目标图像。

图6图像重建效果 

结论与展天劫望

在变参数计算光学成像技术中,通过在底牌沒出啊等人看到這一幕不禁心底暗嘆光轴不同位置处测量目标投影图构建欠定光学衍射方程的超完备数据集,应用相位恢复技术等算法重建目标光场信息。该技术优势在于抑制孪生像、提升抗噪聲音同樣徹響而起性、增强对比度等。通过旋也可以算是無門無派了转柱透镜获得不同相位调制的衍射图,结合计算光学成像當看到拿出峰主令之時技术可获取目标复值光场信息。应用数字定位技术在变参数计算光学成像系统中确定光学元件的位置参数,降低对高精度位移设□备的需求。

作为间接成像我們兩個對付方式,以扫描为主的变殷蘭仙子果然手段非凡参数计算光学成像技术是获取高性能成像的一个有效途径,其在超分辨成像技术领域将連浩笑瞇瞇有更多发展前景。在变参数计算光学成像技术中,还有很多挑战,比如迭代计算耗时而限制其用于快速成像。未来,深度轟学习等技术有望将计算光学成像中的超大计算量转移到训练环节。