Deep-Learning-Based Rapid Imaging Through Scattering Media Beyond the Memory Effect

计算机科学 人工智能 数据采集 计算机视觉 迭代重建 深度学习 数字微镜装置 计算机数据存储 摄影术 翻译(生物学) 光学 计算机硬件 物理 衍射 操作系统 生物化学 化学 信使核糖核酸 基因
作者
Meiling Zhou,Chen Bai,Yang Zhang,Runze Li,Tong Peng,Jia Qian,Dan Dan,Junwei Min,Yuan Zhou,Baoli Yao
出处
期刊:IEEE Photonics Technology Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (5): 295-298 被引量:3
标识
DOI:10.1109/lpt.2022.3153665
摘要

By incorporating the ptychography with the shower-curtain effect (PSE), a large field-of-view object hidden behind the scattering media can be reconstructed from multiple diffused patterns. However, the original PSE method is subjected to low speed data acquisition and time-consuming image reconstruction because of the mechanical scanning scheme and the iterative retrieval algorithm. Here, a deep-learning method based on the PSE with improved optical scheme is proposed to accelerate the data acquisition and image reconstruction speed. By replacing the mechanical translation stage with the digital micromirror device (DMD), it facilitates a large number of data collection for training the network. Single-shot pattern and sub-second reconstruction for the well-trained network model make the method appropriate for rapid imaging. Both qualitative presentation and quantitative analysis for binary resolution target and 2D biological slide specimens demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method, thereby offering a prospective application in tissue imaging.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
华仔应助勤奋的风华采纳,获得10
11秒前
13秒前
鲤鱼十三完成签到 ,获得积分10
16秒前
Lmm完成签到,获得积分0
16秒前
wjx完成签到 ,获得积分10
25秒前
嘉心糖应助哈哈嘻嘻采纳,获得60
27秒前
34秒前
35秒前
JJiebond完成签到 ,获得积分10
35秒前
DG160完成签到,获得积分10
37秒前
林药师完成签到,获得积分10
39秒前
JJiebond关注了科研通微信公众号
39秒前
一一发布了新的文献求助10
41秒前
大个应助DG160采纳,获得10
41秒前
apple9515完成签到 ,获得积分10
41秒前
爆米花应助心静如水采纳,获得10
43秒前
顾矜应助LinC采纳,获得10
46秒前
Lucas应助王金金采纳,获得10
49秒前
牛肉面完成签到,获得积分0
51秒前
小费发布了新的文献求助50
52秒前
kbg990818完成签到 ,获得积分10
54秒前
烟花应助Yinya907采纳,获得10
55秒前
慕青应助幻影阡曦采纳,获得10
57秒前
渔舟唱晚应助弧光采纳,获得10
58秒前
vvwwvv完成签到 ,获得积分10
59秒前
1分钟前
蒋灵馨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Yinya907发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
今后应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
1分钟前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
VDC应助科研通管家采纳,获得30
1分钟前
加菲丰丰应助雨过天晴采纳,获得20
1分钟前
1分钟前
言文言完成签到,获得积分10
1分钟前
Doc.Wang发布了新的文献求助10
1分钟前
Hanayu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
可爱的函函应助OpangziO采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
Востребованный временем 2500
Aspects of Babylonian celestial divination: the lunar eclipse tablets of Enūma Anu Enlil 1000
Kidney Transplantation: Principles and Practice 1000
The Restraining Hand: Captivity for Christ in China 500
Encyclopedia of Mental Health Reference Work 400
The Collected Works of Jeremy Bentham: Rights, Representation, and Reform: Nonsense upon Stilts and Other Writings on the French Revolution 320
Mercury and Silver Mining in the Colonial Atlantic 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3374172
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2991213
关于积分的说明 8744284
捐赠科研通 2674901
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1465388
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 677841
邀请新用户注册赠送积分活动 669411