利用深度残差神经网络精确检索复杂点扩散函数的相位
图像与视频处理
2020-01-29 v1 光学
摘要
相位检索，即从强度信息重建相位信息，是许多光学系统中的核心问题。本文中，我们证明深度残差神经网络能够快速且准确地对任意由泽尔尼克型相位调制形成的点扩散函数（PSF）执行该任务。在焦点周围两微米范围内不同焦平面的三维PSF的五层切片，足以检索前六阶泽尔尼克系数。
引用
@article{arxiv.1906.01748,
title = {Accurate phase retrieval of complex point spread functions with deep residual neural networks},
author = {Leonhard MÖckl and Petar N. Petrov and W. E. Moerner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.01748},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 4 figures