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Computational adaptive optics for interferometric microscopy based on Bayesian inference
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AI
DOI：10.1016/j.optlaseng.2026.109924.png)
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摘要
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• 基于泽尼克(Zernike)的像差估计的贝叶斯推断框架。
• 提高对物体诱导相位变化的鲁棒性。
• 降低低阶像差重建中的模态间串扰。
• 实现像差模型一致性的统计验证。
• 可应用于多种定量相位成像系统。
Keyword:
Phase measurements
Adaptive optics
Bayesian inference
Zernike polynomials
Quantitative phase microscopy
期刊
IF:
3.7
论文数:
7.3K
被引数:
1.7W
机构
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