Новый высокоточный метод вычислительной микроскопии использует стабильные признаки для более чёткого изображения

Традиционные методы вычислительной микроскопии сталкиваются с оптическими аберрациями, шумом и расхождением физических моделей с реальностью, что снижает разрешение и точность. Оптимизация на уровне пикселей не обеспечивает высокое качество изображения в сложных условиях.

В исследовании, опубликованном в Advanced Science, группа под руководством профессора Пань Аня из Сианьского института оптики и точной механики (XIOPM) Китайской академии наук и профессора Цао Лянцая из Университета Цинхуа разработала новый метод — восстановление фазы в признаковой области (feature-domain phase retrieval, FD-PR). Он значительно повышает разрешение изображения и устойчивость к помехам.

Ключевые особенности метода FD-PR:

• В отличие от традиционных пиксельных методов, FD-PR использует стабильные признаки изображения, такие как края и текстуры, для создания функции потерь в признаковой области и восстановления волнового фронта.
• Алгоритм эффективно справляется с проблемой шума, демонстрируя повышенную устойчивость и адаптивность.
• Фреймворк включает гибкий блок ограничений, поддерживающий различные настраиваемые условия, что расширяет область его применения.

Результаты применения:

• В полнопольной фурье-птайкогографии метод эффективно устранил виньетирование, обеспечив большое поле зрения и высокое разрешение.
• В экспериментах с кодированной птайкогографией без шума FD-PR превзошёл традиционный алгоритм в снижении шума, повышении контрастности и улучшении качества реконструкции.
• В инлайн-голографии метод, сочетая физические ограничения с техниками подавления шума, позволил восстановить фазу высокого качества при однократной экспозиции.
• В задаче восстановления больших аберраций метод способен восстанавливать аберрации величиной до 6π.

«FD-PR предоставляет универсальную и эффективную основу для восстановления фазы в вычислительной микроскопии, предлагая высокую адаптивность и устойчивость для поддержки разработки технологий визуализации следующего поколения», — заявил профессор Пань Ань.