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Deep learning-driven computational imaging for light field microscopy
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AI
DOI：10.1142/S1793545826300089.png)
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摘要
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光场显微成像（LFM），凭借其基于快照的三维成像能力，已成为观察动态活体标本的重要工具。为克服传统算法在分辨率和重建速度方面的固有局限性，深度学习在光场显微成像中的应用已作为一个关键发展方向出现。本文将介绍LFM的基本理论和经典算法，综述基于深度学习方法在计算图像增强和分析中的应用，并讨论相关挑战和未来研究方向。
Keyword:
Light field
deep learning
reconstruction algorithm
computational imaging
期刊
J
IF:
2.2
论文数:
59
被引数:
1.1K
机构
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