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基于多尺度特征融合网络的傅里叶叠层成像
宋东翰; 王斌; 朱友强; 刘鑫
2022-11-02
Source Publication液晶与显示
Volume37Issue:11Pages:1476-1487
Abstract傅里叶叠层成像是一种实现光学系统高分辨率、大视场成像的技术。传统FP方法的高分辨率重建过程需要较高的孔径重叠率,导致采集图像数量较多,采样效率低。此外,FP重建算法的复杂度高,重建时间长。针对以上问题,本文结合深度学习,提出一种基于多尺度特征融合网络的傅里叶叠层成像算法,通过改进的特征金字塔卷积神经网络,能够从稀疏采样的低分辨振幅图像中提取特征信息并进行融合,实现超分辨的复图像重建。实验结果表明,在相同采样条件下,与传统方法相比,本文提出的深度学习算法提高了图像重建的质量,减少了90%以上的重建时间,并且对高斯噪声的鲁棒性较高。所提出的方法能够将相邻频域子孔径间的重叠率从50%降低至25%,减少50%的采集图像数量,大幅提高采样效率。
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66223
Collection中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Affiliation1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
2.中国科学院大学
3.拉彭兰塔-拉赫蒂理工大学工程科学学院计算机视觉与模式识别实验室
Recommended Citation
GB/T 7714
宋东翰,王斌,朱友强,等. 基于多尺度特征融合网络的傅里叶叠层成像[J]. 液晶与显示,2022,37(11):1476-1487.
APA 宋东翰,王斌,朱友强,&刘鑫.(2022).基于多尺度特征融合网络的傅里叶叠层成像.液晶与显示,37(11),1476-1487.
MLA 宋东翰,et al."基于多尺度特征融合网络的傅里叶叠层成像".液晶与显示 37.11(2022):1476-1487.
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