基于深度神经网络的同轴数字全息粒子体三维重建
图像与视频处理
2019-03-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种利用深度神经网络从同轴全息图直接进行粒子体三维重建的方法。数字全息体三维重建通常利用多次衍射计算从同轴全息图获得截面重建图像，随后使用聚焦度量检测粒子的横向与轴向位置及尺寸。然而，轴向分辨率受光学系统数值孔径限制，且过程耗时。本文提出的方法可通过深度神经网络（DNN）同时检测横向与轴向位置以及粒子尺寸。我们从检测位置与尺寸误差方面数值研究了该DNN的性能。其计算速度快于传统的基于衍射的方法。
引用
@article{arxiv.1810.09444,
title = {Digital holographic particle volume reconstruction using a deep neural network},
author = {Tomoyoshi Shimobaba and Takayuki Takahashi and Yota Yamamoto and Yutaka Endo and Atsushi Shiraki and Takashi Nishitsuji and Naoto Hoshikawa and Takashi Kakue and Tomoyosh Ito},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.09444},
year = {2019}
}