【摘要】：傳統(tǒng)的光學(xué)投影層析受相機感光元件動態(tài)范圍及曝光時間的限制,難以對具有復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)分布的樣品獲取其完整且精細的三維結(jié)構(gòu)信息。針對傳統(tǒng)光學(xué)投影層析三維成像系統(tǒng)存在的問題,提出了在傳統(tǒng)光學(xué)投影層析技術(shù)中引入朗伯體光源以及線性化動態(tài)范圍變換的新方法。使用朗伯體光源照射樣品,通過多次曝光分別對樣品進行圖像采集,獲取相機實際響應(yīng)曲線,線性化處理曲線中非線性響應(yīng)區(qū)域以解決傳統(tǒng)多次曝光動態(tài)范圍變換存在的非線性失真和假象問題,然后應(yīng)用圖像融合技術(shù)對多次曝光獲取的原始圖像數(shù)據(jù)進行融合,運用反投影算法重構(gòu)樣品三維成像,從而獲得具有復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)樣品的精細三維結(jié)構(gòu)信息。理論分析與成像結(jié)果表明,這種基于光學(xué)投影層析的三維結(jié)構(gòu)成像新方法可以獲得復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)樣品更多的信息。
[Abstract]:The traditional optical projection tomography is limited by the dynamic range and exposure time of the camera's photosensitive elements, so it is difficult to obtain the complete and fine three-dimensional structure information for the samples with complex spatial structure distribution. Aiming at the existing problems of traditional optical projection tomography three-dimensional imaging system, a new method of introducing Lambert volume light source and linearizing dynamic range transform into traditional optical projection tomography technology is proposed. The sample was irradiated with a Lambert body light source, and the image was collected by multiple exposures, and the actual response curve of the camera was obtained. The nonlinear response region in the linearized processing curve is used to solve the nonlinear distortion and false image problems existing in the traditional multi-exposure dynamic range transformation. Then the image fusion technique is applied to fuse the original image data obtained by multiple exposures. In order to obtain the fine 3D structure information of the sample with complex spatial structure, the backprojection algorithm is used to reconstruct the 3D image of the sample. Theoretical analysis and imaging results show that the new 3D structure imaging method based on optical projection tomography can obtain more information of complex spatial structure samples.
【作者單位】： 華南師范大學(xué)物理與電信工程學(xué)院;佛山科技學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;廣東省量子調(diào)控工程與材料重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61575067) 廣東省自然科學(xué)基金重點項目(S201302002810)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2127225