利用人工神经网络基于强度传播的相位恢复方法处理模拟强度测量
图像与视频处理
2018-04-10 v3 光学
摘要
从强度测量中确定波的相位在电子显微镜、可见光光学和医学成像等领域有许多应用。基于传播的相位恢复(即从离焦图像中获取相位)已展现出显著的前景。然而,此类方法恢复的相位在精度上存在局限性。误差来源包括散粒噪声、图像错位和衍射伪影。我们探索使用人工神经网络(ANN)来提高应用于模拟强度测量的基于传播的相位恢复算法的精度。我们采用基于强度传输方程的相位恢复算法,从程序化生成的样品的模拟显微图像中获取相位。然后,我们使用恢复相位与精确相位配对训练ANN,并使用训练好的ANN处理恢复相位图的测试集。使用该方法,相位的总误差显著降低。我们还讨论了本工作多种潜在的扩展方向。
引用
@article{arxiv.1709.09940,
title = {Propagation based phase retrieval of simulated intensity measurements using artificial neural networks},
author = {Zachary David Cleary Kemp},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09940},
year = {2018}
}
备注
Altered based on referee feedback. This is the accepted version