我國智能光學顯微成像研究獲新突破：可為數字全息成像提供借鑒

不同方法對（a）蛔蟲卵和（b）水蚤后足的成像結果，包括最終重建的相位圖及其相應的光學厚度測量

圖源：論文

近日，中國科學院發布新科研進展，中國科學院西安光學精密機械研究所瞬態光學與光子技術國家重點實驗室姚保利課題組在智能光學顯微成像研究方面取得新突破。

據悉，研究中課題組提出了用于DIDH成像的非訓練神經網絡即DIDH-Net，可從DIDH成像數據中重建出噪聲和孿生像雙重抑制的目標相位分布。

DIDH-Net本質上是通過將非卷積網絡與真實成像物理過程模型相結合而建立，即將神經網絡成像結果與用于光學DIDH成像的特定模型相結合，從而避免了傳統網絡訓練所需的極大數據量。此外，該DIDH-Net不需要對成像參數或操作（如相移、訓練數據等）進行額外的修改，便可實現高分辨率和高精度相位成像和測量。

據了解，該研究可以為DIDH提供魯棒的相位重建和高精度的光學厚度測量，并可為其他數字全息成像方案提供借鑒。

近年來，該團隊一直致力于智能光學顯微成像技術研究，在成像功能、信息獲取維度、性能指標等方面都取得了進展，繼而形成了多種新型光學顯微成像技術，例如，利用深度學習技術實現全彩寬場顯微光切片三維成像、共聚焦顯微快速超分辨三維成像、快速光片三維顯微成像等。

這項相關研究成果以Dual-wavelength in-line digital holography with untrained deep neural networks為題，在線發表在《光子學研究》上。

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論文原文：

https://www.osapublishing.org/prj/fulltext.cfm?uri=prj-9-12-2501&id=465552

標簽： 光學顯微成像 數字全息成像