Lensless masked imaging with self-calibrated phase retrieval

波前 光学 计算机科学 相位恢复 二进制数 样品(材料) 图像质量 校准 相(物质) 相干衍射成像 相位调制 摄影术 衍射 人工智能 物理 图像(数学) 傅里叶变换 相位噪声 热力学 算术 量子力学 数学
作者
Shenghao Zheng,Zhihui Ding,Rui Jiang,Cheng Guo
出处
期刊:Optics Letters [Optica Publishing Group]
卷期号:48 (12): 3279-3279 被引量:6
标识
DOI:10.1364/ol.492476
摘要

Lensless imaging with a mask is an attractive topic as it enables a compact configuration to acquire wavefront information of a sample with computational approaches. Most existing methods choose a customized phase mask for wavefront modulation and then decode the sample's wave field from modulated diffraction patterns. Different from phase masks, lensless imaging with a binary amplitude mask facilitates a cheaper fabrication cost, but high-quality mask calibration and image reconstruction have not been well resolved. Here we propose a self-calibrated phase retrieval (SCPR) method to realize a joint recovery of a binary mask and sample's wave field for a lensless masked imaging system. Compared with conventional methods, our method shows a high-performance and flexible image recovery without the help of an extra calibration device. Experimental results of different samples demonstrate the superiority of our method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
隐形曼青应助Marksman497采纳,获得100
刚刚
NexusExplorer应助Marksman497采纳,获得10
1秒前
李健应助Marksman497采纳,获得10
1秒前
十驾医学僧完成签到,获得积分10
1秒前
李爱国应助Marksman497采纳,获得10
2秒前
Akim应助Marksman497采纳,获得10
3秒前
Lucas应助Marksman497采纳,获得10
4秒前
拓跋雨梅发布了新的文献求助10
4秒前
冷艳的紫寒完成签到,获得积分10
4秒前
SciGPT应助Marksman497采纳,获得80
5秒前
桐桐应助Marksman497采纳,获得10
5秒前
脑洞疼应助Marksman497采纳,获得10
6秒前
Titi完成签到 ,获得积分10
6秒前
wanci应助Marksman497采纳,获得10
7秒前
烜66完成签到,获得积分10
7秒前
烟花应助Marksman497采纳,获得10
8秒前
杨大葱完成签到,获得积分10
8秒前
Hello应助飞快的琦采纳,获得10
9秒前
852应助Marksman497采纳,获得10
9秒前
云曳完成签到,获得积分20
9秒前
cdercder应助Marksman497采纳,获得10
10秒前
bingbing完成签到,获得积分10
10秒前
小二郎应助Marksman497采纳,获得10
10秒前
小蘑菇应助Marksman497采纳,获得10
11秒前
大太阳完成签到,获得积分10
11秒前
Owen应助晓豪采纳,获得10
11秒前
瀼瀼完成签到,获得积分10
11秒前
cdercder应助Marksman497采纳,获得10
12秒前
我是老大应助Marksman497采纳,获得30
13秒前
月见清和完成签到 ,获得积分10
13秒前
cong666完成签到,获得积分10
13秒前
cdercder应助Marksman497采纳,获得10
14秒前
乐乐应助Marksman497采纳,获得10
15秒前
脑洞疼应助Marksman497采纳,获得10
15秒前
fa完成签到,获得积分10
16秒前
ijie完成签到,获得积分10
16秒前
执着的雅容完成签到 ,获得积分20
16秒前
陶醉的妖丽完成签到 ,获得积分10
16秒前
Jasper应助Marksman497采纳,获得10
16秒前
lmn完成签到,获得积分10
16秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Bend stiffness of submarine cables – an experimental and numerical investigation 5000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7544458
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9128161
关于积分的说明 19500972
捐赠科研通 7139431
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3258702
关于科研通互助平台的介绍 2426048
邀请新用户注册赠送积分活动 2246912