Single spin stochastic optical reconstruction microscopy
我们的实验表明，通过结合光学显微镜和自旋共振技术的单量子发射器的精确寻址。为此，我们利用氮空位（NV）的颜色中心的钻石限制在几十纳米的单独可分辨的量子系统。通过开发一个随机光学重建显微镜（STORM）技术的NV中心，我们能够同时进行子衍射极限成像和光学检测的自旋共振（ODMR）测量NV自旋。这允许以纳米级分辨率将自旋共振光谱分配给各个NV中心位置，从而进一步提高空间分辨力。例如，我们通过光谱分辨了以前无法区分的发射体。此外，ODMR光谱包含计量信息，其允许例如具有固有并行数据采集的磁场或电场的亚衍射极限感测。作为一个例子，我们已经检测到纳米级精度的核自旋。最后，我们展望了这种技术如何发展成为一个完全并行的量子传感器，用于离域量子关联的纳米分辨率成像。
2014-04-05 physics.optics quant-ph
Toward a Thinking Microscope: Deep Learning in Optical Microscopy and Image Reconstruction
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）；California NanoSystems Institute（加州纳米系统研究所）
我们讨论了最近新兴的应用最先进的深度学习方法在光学显微镜和显微图像重建，使新的转换之间的不同模式和形态的显微成像，完全由图像数据驱动。我们相信，深度学习将从根本上改变光学显微镜中使用的硬件和图像重建方法。
2018-05-23 cs.CV cs.LG physics.optics
Single-Scattering Optical Tomography: Simultaneous Reconstruction of Scattering and Absorption
我们证明，同时重建的散射和吸收的介观系统使用角分辨测量散射光强度是可能的。图像重建是基于广义Radon变换的代数反演实现的，广义Radon变换将介质的散射和吸收系数与测量的光强度相关，并使用辐射输运方程的单散射近似导出。
2008-11-26 physics.med-ph physics.optics
Unsupervised Full-color Cellular Image Reconstruction through Disordered Optical Fiber
近年来，光纤成像与监督式深度学习的融合取得了巨大发展，为难以到达的区域提供了高质量的成像。然而，监督式深度学习方法对光纤成像系统施加了严格的限制，其中输入对象和光纤输出必须成对收集。为了释放光纤成像的全部潜力，需要无监督的图像重建。不幸的是，无论是光纤束还是多模光纤都不能以高采样密度实现对象的点对点传输，这是无监督图像重建的先决条件。最近提出的无序纤维提供了一个新的解决方案的基础上的横向安德森局域化。在这里，我们展示了无监督的全色成像与细胞分辨率通过一米长的无序纤维在传输和反射模式。无监督图像重建包括两个阶段。在第一阶段中，我们使用对象的统计数据对光纤输出执行像素级标准化。在第二阶段，我们通过生成对抗网络恢复重建的细节。无监督图像重建不需要配对图像，从而在各种条件下实现更灵活的校准。我们的新解决方案仅在初始校准后收集光纤输出，即可在至少4 mm的工作距离内实现全色高保真细胞成像。当无序光纤以60°的中心角弯曲时，也证明了高成像鲁棒性。此外，跨域的一般性上看不见的对象被证明是增强与多样化的对象集。
2022-12-21 physics.optics
Extended object reconstruction from image intensities blurred by unknown aberrations
我们描述和实验验证的算法来重建一个未知的扩展对象通过焦点测量的图像强度模糊的未知像差。实验结果表明，该方法可以恢复衍射极限图像质量。该算法是传统自适应光学的严格的计算光学替代方案，传统自适应光学需要额外的高端光学设备来测量和校正波前像差。该方法适用于任何满足非相干成像条件的光学系统。
2015-10-28 physics.optics
Regularized Inverse Holographic Volume Reconstruction for 3D Particle Tracking
数字同轴全息（DIH）用于颗粒跟踪应用的主要限制是纵向分辨率差、颗粒浓度限制和特定情况处理。我们利用反问题方法与融合套索正则化进行完整的体积重建的粒子场。通过利用解决方案中的数据稀疏性和利用GPU处理，我们大大降低了通常与逆重建方法相关的计算成本。我们证明了所提出的方法使用合成和实验全息图的准确性。最后，我们提出了两个实际应用（高浓度的微生物游泳和微纤维旋转），以扩展DIH的能力超出了使用现有方法的可能性。
2019-04-09 eess.IV physics.flu-dyn physics.optics
Optical Tomographic Imaging for Breast Cancer Detection
漫射光学乳房成像利用近红外（NIR）光传播通过组织来评估组织的光学性质以识别异常组织。这种光学成像方法是敏感的，具有成本效益的，并且不涉及任何电离辐射。然而，扩散光学层析成像（DOT）的图像重建是一个非线性逆问题，存在严重的不适定性，特别是在强噪声和数据不完整的情况下。本文提出了一种新的图像重建方法用于乳腺癌的检测。该方法将图像重建问题分为异常组织的定位和吸收变化的量化。异常组织的定位是基于一个新的适定优化模型，可以通过差分进化优化方法求解，以实现稳定的图像重建。然后在相对小范围的局部区域中确定异常吸收变化的定量，所述局部区域可能是肿瘤。因此，可以大大减少未知吸收变量的数量，以克服漫射光学断层扫描（DOT）的欠定性质，从而允许准确和稳定地重建乳房中的异常吸收变化。数值仿真实验表明，该方法对异常组织的识别稳定、准确，对数据的测量噪声具有较强的鲁棒性。
2017-04-16 physics.med-ph physics.optics
OpticFusion: Multi-Modal Neural Implicit 3D Reconstruction of Microstructures by Fusing White Light Interferometry and Optical Microscopy
State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD&CG国家重点实验室）
针对传统白光干涉测量无法获取微结构表面自然色彩的问题，提出OpticFusion方法，融合多视角白光干涉与光学显微镜图像，通过两步数据关联、神经隐式表示与色彩分解实现带纹理的精细三维重建，为微尺度研究提供低成本有效工具。
2025-01-16 cs.CV physics.app-ph physics.ins-det
Image Processing Based on Compound Flat Optics
图像处理已成为各种科学和工程学科中的关键技术。虽然大多数图像处理是数字化的，但光学模拟处理具有低功耗和高速的优点，尽管它需要大的体积。在这里，我们演示了光学模拟成像处理，使用平面光学直接图像微分，允许一个显着缩小所需的光学系统的大小。我们首先演示了如何将图像微分器与传统的成像系统（如商业光学显微镜和用于边缘检测的相机传感器）相结合。其次，我们演示了如何整个模拟处理系统可以实现为一个单片复合平面光学集成的微分与超透镜。复合纳米光子系统体现了薄形状因子光学器件的优势以及实现复杂传递函数的能力，并且可以在生物成像和机器视觉等应用中开辟新的机会。
2019-09-04 physics.app-ph physics.optics
TF-UNet: Resolving Complex Speckles for Single-Shot Reconstruction of 512^2-Matrix Images Using a Micron-Sized Optical Fiber
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；State Key Laboratory of Ultra-intense Laser Science and Technology, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海光学精密机械研究所超强激光科学国家重点实验室）；Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电技术研究中心）
TF-UNet通过微米级光学纤维实现512²矩阵图像单次成像，利用物理启发的架构提升图像重建精度与保真度。
2026-02-02 physics.optics
VIPER: Vectorial Interferometric Polarimeter for Electric-field Reconstruction
理解结构超快光脉冲的独特特性对于超快激光的物理、应用和仪器化都是至关重要的。然而，由于其多个自由度，脉冲的全矢量表征仍然具有挑战性。在这项工作中，我们实现和演示的矢量干涉偏振仪的电场重建（VIPER），第一次，能够精确地确定特定的三维电场在整个检测区域的每个时空坐标。这种计量学为先进的超快光学提供了一个强大的工具，并通过提供脉冲的全部信息为超快光学的设计优化铺平了道路，促进了其在光学物理研究，泵浦-探测光谱和基于激光的制造中的应用。
2020-01-31 physics.optics
Computer-free, all-optical reconstruction of holograms using diffractive networks
未知物体的同轴全息图的重建通常遭受由于与要重建的期望图像重叠的失焦图像的出现而导致的孪生图像伪影。基于计算机的迭代相位恢复算法和基于学习的方法已经被用于抑制数字全息中的这种图像伪影。在这里，我们报告了一种全光学全息图重建方法，可以即时检索的图像的一个未知的对象从其同轴全息图和消除孪生图像伪影，而不使用数字处理器或计算机。使用深度学习训练多个透射衍射层，使得来自任意输入全息图的衍射光通过光-物质相互作用进行全光学处理，以光传播速度重建未知物体的图像，而不需要任何外部功率。这种无源全光处理器由空间设计的透射层组成，形成了一个衍射网络，它成功地推广到重建未知的新物体的同轴全息图，并在全息图记录距离处表现出更高的衍射效率和更大的景深。这种全光全息处理器和底层的设计框架可以找到许多应用在相干成像和全息显示相关的应用，由于其在图像重建速度和计算机的自由操作方面的主要优势。
2021-07-17 eess.IV physics.app-ph physics.optics
Near-perfect absorber as a subwavelength thickness spatial frequency filter for optical image processing
空间频率滤波是生物和技术成像中的信息处理方法的基本使能器。然而，大多数滤波方法需要庞大而昂贵的光学设备或一定程度的计算处理。在这里，我们实验证明片上，全光空间频率滤波使用薄膜完美的吸收体结构。我们给出了振幅图像中的边缘增强以及波场中的相位梯度转换为强度调制的例子。
2019-02-15 physics.optics
Parallel Fourier Ptychography reconstruction
傅里叶重叠关联成像技术以其大空间带宽产生和相位定量测量的能力而受到广泛关注。它是一种典型的计算成像技术，涉及同时优化成像硬件和重建算法。数据冗余和反问题算法是FPM优良性能的源泉。但与此同时，这种大量的数据处理和复杂的算法也大大降低了成像速度。本文提出了一种由三个层次的并行计算部分组成的并行傅立叶重叠关联重建框架，并在中央处理器（CPU）和计算统一设备架构（CUDA）平台上实现了该框架。在传统的FPM重建框架中，样本图像被划分为多个子区域用于单独处理，因为对于同一LED，不同子区域的照明角度是不同的，并且由于生物样本的非平面分布或非理想姿态，不同子区域包含不同的散焦距离。基于上述特点，我们首先构建了一个空间域并行计算子框架。在此基础上，提出了一种基于谱域的并行计算子框架，利用不同谱域的时序特性进行更新。所提出的并行FPM重建框架的可行性进行了验证与不同的实验结果与我们建立的系统。
2022-03-04 eess.IV physics.optics
Classification and reconstruction of spatially overlapping phase images using diffractive optical networks
University of California Los Angeles (UCLA)（加州大学洛杉矶分校）；California NanoSystems Institute (CNSI)（加州纳米系统研究所）
衍射光学网络将波动光学和深度学习统一起来，以便在光从输入平面传播到输出平面时全光学地计算给定的机器学习或计算成像任务。在这里，我们报告的衍射光学网络的分类和重建的空间重叠，相位编码的对象的设计。当两个不同的纯相位对象在空间上重叠时，由于它们的相位图案被求和，因此各个对象函数被扰动。仅从重叠相位分布中检索底层相位图像提出了一个具有挑战性的问题，其解决方案通常不是唯一的。我们表明，通过特定于任务的训练过程，由连续透射层组成的无源衍射网络可以全光学地同时对输入处的两个不同的随机选择的、空间重叠的相位图像进行分类。在使用MNIST数据集中约5.5亿个相位编码手写数字的唯一组合进行训练后，我们的盲测试结果表明，衍射网络对新手写数字的两个重叠相位图像的全光学分类准确率达到>85.8%。除了重叠相位物体的全光学分类之外，我们还展示了基于浅层电子神经网络的这些相位图像的重建，该网络使用衍射网络的高度压缩输出作为其输入（例如，约少20-65倍的像素数）来快速重建两个相位图像，而不管它们的空间重叠和相关的相位模糊。所提出的相位图像分类和重建框架可以应用于例如，计算成像、显微镜和定量相位成像领域。
2021-08-18 cs.CV cs.NE physics.app-ph
High-resolution tomographic reconstruction of optical absorbance through scattering media using neural fields
School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院）；School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学物理科学与技术学院）；Institute of Mathematical Science, ShanghaiTech University（上海科技大学数学科学研究所）；School of Mathematics, University of Birmingham（伯明翰大学数学学院）
提出基于神经场的NeuDOT方案，通过连续编码光吸收实现高分辨率层析重建，在14毫米深度解析复杂3D物体，优于现有方法。
2023-04-04 cs.CV physics.optics
