Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,CAS
| 基于径向基神经网络的相位畸变补偿算法 | |
史有洲; 吴一辉 ; 周文超
| |
| 2023 | |
| 发表期刊 | 激光与光电子学进展
 |
| 页码 | 1-14 |
| 摘要 | 数字全息显微镜（Digital Holographic Microscopy, DHM）可以对生物样本的复杂波前进行数值重建，但是物体波前存在二次相位畸变和高阶像差，使得成像物体存在一定的相位像差。本文提出了一种基于径向基神经网络（Radial Basis Function, RBF）的相位畸变补偿算法，使用RBF网络构建出非线性函数通过对损失函数最小化来估算物体的实际相位，其损失函数考虑了在建立的全息面和RBF网络的输出。在仿真中以原模型为基准计算全局的均方误差，RBF所得结果为0.0374，主成分分析法(Principal Component Analysis, PCA)为0.0470，频谱质心法(Spectrum Centroid Method, SCM)为0.3303。实验设计中搭建DHM系统应用于HL60细胞的成像幅度和相位对比度观察，结果显示RBF方法能够更好地消除载波频率和相位畸变。本文方法具有无需了解光学参数，并且可以调整采样点数量控制计算时间和插值精度等优点，在弱散射物体或微纳结构三维形态测量中具有潜在的应用前景。 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68394 |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.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 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 史有洲,吴一辉,周文超. 基于径向基神经网络的相位畸变补偿算法[J]. 激光与光电子学进展,2023:1-14. |
| APA | 史有洲,吴一辉,&周文超.(2023).基于径向基神经网络的相位畸变补偿算法.激光与光电子学进展,1-14. |
| MLA | 史有洲,et al."基于径向基神经网络的相位畸变补偿算法".激光与光电子学进展 (2023):1-14. |
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| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于径向基神经网络的相位畸变补偿算法.p（1864KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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