基于探针梯度分解的部分相干叠层成像
光学
2019-06-10 v1 最优化与控制
摘要
相干叠层成像实验通常丢弃光源超过 99.9% 的通量以定义照明的相干性。即便相干通量充足，曝光期间所需的稳定性也是另一个重要的限制因素。部分相干分析可大幅减轻这些限制。部分相干照明常可写为单一相干照明与可分离平移核的卷积的叠加。本文提出探针梯度分解（Gradient Decomposition of the Probe, GDP），一种利用平移核可分离性、将核的方差与横向相干性耦合的模型。我们描述了一种高效的一阶分裂算法 GDP-ADMM 来求解所提出的非线性优化问题。数值实验证明了该方法在高斯和二值核函数的飞扫测量中的有效性。值得注意的是，即使核宽度与束宽之比大于 1，或连续采集间距为束宽两倍时，GDP-ADMM 仍能给出令人满意的结果。
引用
@article{arxiv.1710.07382,
title = {Partially Coherent Ptychography by Gradient Decomposition of the Probe},
author = {Huibin Chang and Pablo Enfedaque and Yifei Lou and Stefano Marchesini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.07382},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 9 figures