無透鏡數(shù)字全息計算成像可以實現(xiàn)大視場高分辨率三維成像,但面臨成像分辨率低和信噪比差的問題。為此,構(gòu)建了基于衍射傳輸?shù)臒o透鏡壓縮數(shù)字全息成像模型,開發(fā)了基于全變分正則化約束和兩步迭代收縮閾值的優(yōu)化算法,抑制了全息重建的二階項噪聲與孿生像噪聲,并在重建模型中引入濾波層,提高了三維圖像的重建信噪比。同時,提出了基于有效抗混疊區(qū)域的壓縮全息分塊并行重建算法,提升了壓縮數(shù)字全息重建效率。建立了基于雙角度照明的壓縮數(shù)字全息成像模型,提高了三維成像的軸向分辨能力�；谏鲜鏊惴�,在多層掩模版和粒子流場上實現(xiàn)了大視場無透鏡顯微成像。 

【文章來源】：激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020年08期 北大核心

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

壓縮感知的數(shù)學(xué)模型

下面通過仿真驗證壓縮數(shù)字全息模型的三維重建能力，在圖2的模型中，平行光的照射波長λ=632.8nm，三維物體距離像感器的距離z0=5mm，三維物體的水平采樣間隔和垂直采樣間隔都為Δ=10μm，水平采樣數(shù)目和垂直采樣數(shù)目都為64，軸向采樣間隔Δz=200μm，采樣層數(shù)為3。三層結(jié)構(gòu)中分別放置字母“T”、“H”、“U”樣式的不透光物體。平行光照明到物體每一層上，部分光子與物體相互作用形成散射光，而有些光子直接穿透不發(fā)生散射形成參考光，散射光和參考光發(fā)生干涉，在像感器平面上形成伽博全息圖。圖3(a）為字母圖樣在不同層上的分布，圖3(b）為不同深度的點擴(kuò)展函數(shù)，三維物體在像平面上的散射光可以看作是不同深度的物體與相應(yīng)的點擴(kuò)展函數(shù)卷積后相互疊加的結(jié)果。如果使用傳統(tǒng)的反傳播算法，伽博全息圖在不同層的重建結(jié)果如圖3(c）所示。層內(nèi)的重建結(jié)果包含來自其他深度物體的波前干擾，同時全息圖的二階項噪聲也會出現(xiàn)在重建結(jié)果中，不同深度位置的圖像無法排除其他層的串?dāng)_噪聲。不同深度的點擴(kuò)展函數(shù)具有一定的正交性，點擴(kuò)展函數(shù)是伽博全息對不同層物體分布的編碼，這種編碼方式符合矩陣的“非相干性”，因此可以使用壓縮感知算法將不同層的物體進(jìn)行解耦重建。圖3(d）是壓縮數(shù)字全息算法對單幅伽博全息圖的重建結(jié)果。三個字母圖樣可以在正確的位置得到重建，同時重建結(jié)構(gòu)的層間串?dāng)_得到有效的抑制，提高了三維重建的信噪比。

壓縮數(shù)字全息模型。（a）壓縮數(shù)字全息濾波機(jī)制示意圖；（b）濾波層的位置對重建結(jié)果的影響

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2923903