用于显微成像的相位多样性相位恢复：高斯与泊松方法的比较

相位多样性是一种宽场像差校正方法，它利用多幅图像通过求解优化问题来估计成像系统瞳平面处的相位像差。该估计出的像差随后可用于对像差图像进行去卷积，或应用于可变形镜重新采集已校正像差的图像。像差估计的优化问题已针对高斯和泊松噪声模型建立公式，但泊松模型从未在显微领域被研究，也未与高斯模型比较。本文在仿真中实现并比较了基于高斯和泊松的宽场显微估计算法。发现泊松算法在多种情形下匹配或优于高斯算法，并在相似或更短的时间内收敛。高斯算法在低光照、图像噪声由加性高斯噪声主导的情况下表现更好。还发现泊松算法对空间变化像差和相位噪声的影响更具鲁棒性。最后，比较了应用像差校正重新采集与利用像差点扩散函数去卷积的相对优势。