Confocal microscopy based on dual blur depth measurement

高斯模糊 光学 人工智能 共焦 图像复原 光学切片 计算机视觉 GSM演进的增强数据速率 共焦显微镜 计算机科学 核(代数) 图像处理 图像(数学) 数学 物理 组合数学
作者
Tao Yuan,Wei Jiang,Yiqing Ye,Yongjie Hai,Dingrong Yi
出处
期刊:Journal of the Optical Society of America [The Optical Society]
卷期号:40 (11): 2002-2002
标识
DOI:10.1364/josaa.499900
摘要

In this paper, we propose a confocal microscopy based on dual blur depth measurement (DBCM). The first blur is defocus blur, and the second blur is artificial convolutional blur. First, the DBCM blurs the defocus image using a known Gaussian kernel and calculates the edge gradient ratio between it and the re-blurred image. Then, the axial measurement of edge positions is based on a calibration measurement curve. Finally, depth information is inferred from the edges using the original image. Experiments show that the DBCM can achieve depth measurement in a single image. In a 10×/0.25 objective, the error measured for a step sample of 4.7397 µm is 0.23 µm. The relative error rate is 4.8%.
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