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上海光機所在基于深度時空先驗的動態(tài)定量相位成像研究方面取得進展

發(fā)布:cyqdesign 2025-03-24 20:51 閱讀:463

近期,中科院上海光機所空天激光技術(shù)與系統(tǒng)部研究團隊提出了一種引入深度時空先驗(STeP)的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),無需訓練集即可應(yīng)用于動態(tài)物體的定量相位成像。相關(guān)研究成果以“Dynamic quantitative phase imaging using deep spatial-temporal prior”為題發(fā)表于Optics Express。

測量透明樣本的相位分布這一經(jīng)典光學難題從顯微到遙感領(lǐng)域都具有重要意義。基于深度學習的非干涉定量相位成像作為一種無標記、穩(wěn)定的測量相位樣本方法,通過結(jié)合物理先驗進一步提高了其精度和可解釋性,同時無需訓練數(shù)據(jù)集。然而,該方法受限于冗長的訓練時間,難以應(yīng)用于需要處理多幀數(shù)據(jù)的成像任務(wù)。

為解決上述問題,該研究團隊提出了一種將深度時空先驗(STeP)與輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的訓練架構(gòu),能將原方法拓展至低信噪比(≈10.6dB)下的動態(tài)定量相位成像。如圖1所示,相較傳統(tǒng)的物理增強網(wǎng)絡(luò)僅利用空間先驗,STeP通過結(jié)合之前幀已學習到的空間先驗來建立幀與幀之間的時空聯(lián)系,用以重建當前幀。該方法在實驗上取得了相較傳統(tǒng)方法更好的結(jié)果,對于動態(tài)相位物體,基于STeP的方法能夠在低信噪比的條件下定量恢復其相位,如圖2所示。該研究將基于時空先驗的物理模型引入輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為實時、非干涉的動態(tài)定量相位成像提供了新的研究思路,有望應(yīng)用于大氣湍流成像、光學元件缺陷檢測及微生物活體成像等領(lǐng)域。

圖1.(a) 非干涉動態(tài)定量相位成像示意圖。(b) 僅利用空間先驗的模型驅(qū)動深度學習。(c) 引入時空先驗的模型驅(qū)動學習。(d) 分別使用 STeP 和空間先驗從視頻序列重建相位的仿真SSI

M和PSNR曲線。

圖2.實驗結(jié)果定量分析。左側(cè)兩列為第 1、50、100 幀的原始圖像與重建結(jié)果。右側(cè)兩列是左側(cè)對應(yīng)顏色位置的水平和垂直方向相位分布。

相關(guān)工作得到了國家自然科學基金和上海市揚帆計劃的支持。

原文鏈接:https://doi.org/10.1364/OE.545458

關(guān)鍵詞: 成像
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最新評論

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光之戰(zhàn)士 2025-03-25 10:53
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qyzyq37jason618 2025-03-25 18:02
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jeremiahchou 2025-03-25 19:51
該研究團隊提出了一種將深度時空先驗(STeP)與輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的訓練架構(gòu),能將原方法拓展至低信噪比(≈10.6dB)下的動態(tài)定量相位成像。如圖1所示,相較傳統(tǒng)的物理增強網(wǎng)絡(luò)僅利用空間先驗,STeP通過結(jié)合之前幀已學習到的空間先驗來建立幀與幀之間的時空聯(lián)系,用以重建當前幀。該方法在實驗上取得了相較傳統(tǒng)方法更好的結(jié)果,對于動態(tài)相位物體,基于STeP的方法能夠在低信噪比的條件下定量恢復其相位,如圖2所示。該研究將基于時空先驗的物理模型引入輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為實時、非干涉的動態(tài)定量相位成像提供了新的研究思路,有望應(yīng)用于大氣湍流成像、光學元件缺陷檢測及微生物活體成像等領(lǐng)域。
wangjin001x 2025-03-25 22:28
上海光機所在基于深度時空先驗的動態(tài)定量相位成像研究方面取得進展
bairuizheng 2025-03-25 22:50
基于深度時空先驗的動態(tài)定量相位成像
ad鈣 2025-10-17 15:09
相位成像領(lǐng)域越做越好了
12
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