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Sharpness-statistic based autofocus algorithm for Fourier ptychographic microscopy
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AI
DOI：10.1016/j.optlastec.2025.112855.png)
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摘要
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傅里叶叠层显微术是一种计算成像技术，通过结合相位恢复算法与合成孔径方法实现高分辨率成像。然而，由于样本对准误差引起的失焦误差会显著降低重建质量，导致背景噪声增强和细节模糊。在本研究中，我们提出了一种基于清晰度统计的自聚焦算法，用于解决傅里叶叠层显微术中的失焦误差问题。与通过间接推断失焦误差的传统方法不同，我们的方法直接将清晰度检测策略应用于重建结果，能够更准确地校正由失焦引起的模糊。我们通过仿真和光学实验验证了基于清晰度统计的自聚焦算法的有效性和鲁棒性，证明其优于现有方法，如嵌入光学瞳函数恢复像差校正算法和横向偏移校正方法。多组定量实验表明，在不同失焦场景下，本方法估计的失焦距离比常用方法至少精确40%。因此，重建图像的对比度是常用方法的2倍以上，生物样本的图像质量也得到改善，细节更加清晰。结果表明，基于清晰度统计的自聚焦算法能够有效校正失焦误差并提升图像质量。
Keyword:
Sharpness statistic
Fourier ptychographic microscopy
Autofocus
期刊
O
IF:
5
论文数:
2.0K
被引数:
3.5W
机构
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