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基于深度学习的光场显微像差校正: 收藏
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引用; 《光学学报》2024年第14期44卷 82-91页; 作者：王长淼李晖张水平吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205; 由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,...; 由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,所提出的方法不仅可实现光场显微像差校正,而且重建出的图像具有高分辨率和清晰的细节边缘;相较于其他传统的图像超分辨率网络,所提方法重建结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了15.4%和11.7%。本研究为低成本光场显微像差校正提供了一种高效的方案。; 来源：详细信息评论

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