Nonlinear Reconstruction of Images from Patterns Generated by Deterministic or Random Optical Masks—Concepts and Review of Research

迭代重建 计算机科学 光学 调制(音乐) 人工智能 图像复原 计算机视觉 非线性系统 对象(语法) 图像(数学) 图像处理 算法 物理 量子力学 声学
作者
Daniel Smith,Shivasubramanian Gopinath,Francis Gracy Arockiaraj,Andra Naresh Kumar Reddy,Vinoth Balasubramani,Ravi Kumar,Nitin Dubey,Soon Hock Ng,Tomas Katkus,Shakina Jothi Selva,Dhanalakshmi Renganathan,Manueldoss Beaula Ruby Kamalam,Aravind Simon John Francis Rajeswary,Srinivasan Navaneethakrishnan,S.S.R. Inbanathan,Sandhra-Mirella Valdma,Praveen Periyasamy Angamuthu,J. Amudhavel,Manoj Kumar,R. A. Ganeev,Pierre J. Magistretti,Theo Lasser,Saulius Juodkazis,Joseph Rosen,Vijayakumar Anand
出处
期刊:Journal of Imaging [MDPI AG]
卷期号:8 (6): 174-174 被引量:18
标识
DOI:10.3390/jimaging8060174
摘要

Indirect-imaging methods involve at least two steps, namely optical recording and computational reconstruction. The optical-recording process uses an optical modulator that transforms the light from the object into a typical intensity distribution. This distribution is numerically processed to reconstruct the object's image corresponding to different spatial and spectral dimensions. There have been numerous optical-modulation functions and reconstruction methods developed in the past few years for different applications. In most cases, a compatible pair of the optical-modulation function and reconstruction method gives optimal performance. A new reconstruction method, termed nonlinear reconstruction (NLR), was developed in 2017 to reconstruct the object image in the case of optical-scattering modulators. Over the years, it has been revealed that the NLR can reconstruct an object's image modulated by an axicons, bifocal lenses and even exotic spiral diffractive elements, which generate deterministic optical fields. Apparently, NLR seems to be a universal reconstruction method for indirect imaging. In this review, the performance of NLR isinvestigated for many deterministic and stochastic optical fields. Simulation and experimental results for different cases are presented and discussed.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
Hello应助嘿嘿采纳,获得10
2秒前
可可可可汁完成签到 ,获得积分10
5秒前
无奈的尔容完成签到,获得积分10
7秒前
Xiaohu完成签到,获得积分10
8秒前
XIEQ发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
科研通AI6应助yyanxuemin919采纳,获得10
11秒前
11秒前
13秒前
15秒前
一头猪发布了新的文献求助10
16秒前
Bazinga完成签到,获得积分10
16秒前
嗯嗯嗯完成签到,获得积分10
17秒前
懒鲸鱼给懒鲸鱼的求助进行了留言
17秒前
18秒前
嘿嘿发布了新的文献求助10
18秒前
able完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
嗯嗯嗯发布了新的文献求助10
21秒前
丘比特应助度ewf采纳,获得10
22秒前
丽丽丽发布了新的文献求助10
22秒前
yyanxuemin919发布了新的文献求助10
22秒前
蘑菇完成签到 ,获得积分10
25秒前
jam发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
烟花应助ccc采纳,获得10
27秒前
拉长的诗蕊完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
大妙妙完成签到 ,获得积分10
31秒前
31秒前
里里完成签到 ,获得积分10
32秒前
韩妙发布了新的文献求助10
33秒前
科研通AI6应助丽丽丽采纳,获得10
34秒前
太渊完成签到 ,获得积分10
34秒前
ccc发布了新的文献求助10
36秒前
爆米花应助chen采纳,获得10
39秒前
赘婿应助fahbfafajk采纳,获得10
41秒前
41秒前
李健应助韩妙采纳,获得10
42秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1621
Lloyd's Register of Shipping's Approach to the Control of Incidents of Brittle Fracture in Ship Structures 1000
Brittle fracture in welded ships 1000
King Tyrant 600
Essential Guides for Early Career Teachers: Mental Well-being and Self-care 500
A Guide to Genetic Counseling, 3rd Edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5563579
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4648467
关于积分的说明 14685031
捐赠科研通 4590445
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2518519
邀请新用户注册赠送积分活动 1491143
关于科研通互助平台的介绍 1462432