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上海光機(jī)所在基于深度時(shí)空先驗(yàn)的動態(tài)定量相位成像研究方面取得進(jìn)展

研發(fā)快訊 2025年03月24日 14:47:34來源:中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所 13979
摘要為解決上述問題,該研究團(tuán)隊(duì)提出了一種將深度時(shí)空先驗(yàn)(STeP)與輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的訓(xùn)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。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近期,中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所空天激光技術(shù)與系統(tǒng)部研究團(tuán)隊(duì)提出了一種引入深度時(shí)空先驗(yàn)(STeP)的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),無需訓(xùn)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(xué)難題從顯微到遙感領(lǐng)域都具有重要意義。基于深度學(xué)習(xí)的非干涉定量相位成像作為一種無標(biāo)記、穩(wěn)定的測量相位樣本方法,通過結(jié)合物理先驗(yàn)進(jìn)一步提高了其精度和可解釋性,同時(shí)無需訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然而,該方法受限于冗長的訓(xùn)練時(shí)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(tuán)隊(duì)提出了一種將深度時(shí)空先驗(yàn)(STeP)與輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的訓(xùn)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(qiáng)網(wǎng)絡(luò)僅利用空間先驗(yàn),STeP通過結(jié)合之前幀已學(xué)習(xí)到的空間先驗(yàn)來建立幀與幀之間的時(shí)空聯(lián)系,用以重建當(dāng)前幀。該方法在實(shí)驗(yàn)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(fù)其相位,如圖2所示。該研究將基于時(shí)空先驗(yàn)的物理模型引入輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為實(shí)時(shí)、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(xué)元件缺陷檢測及微生物活體成像等領(lǐng)域。
 
  相關(guān)工作得到了國家自然科學(xué)基金和上海市揚(yáng)帆計(jì)劃的支持。
 
  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(yàn)的模型驅(qū)動深度學(xué)習(xí)。(c) 引入時(shí)空先驗(yàn)的模型驅(qū)動學(xué)習(xí)。(d) 分別使用 STeP 和空間先驗(yàn)從視頻序列重建相位的仿真SSIM和PSNR曲線。
 
  圖2 實(shí)驗(yàn)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。

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