IT之家 12 月 13 日消息 ， 据中科院官网 ， 近日 ， 中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室姚保利课题组在智能光学显微成像研究方面取得新进展 。
双波长同轴数字全息（DIDH）是高精度定量相位成像的常用方法之一 。 不过由于噪声放大、孪生像以及成像系统稳定性等影响 ， 使实际应用中不太可能获得足够数量的真值图像用于训练 ， 限制了该类神经网络在 DIDH 中的广泛应用 。
针对上述问题 ， 课题组提出了用于 DIDH 成像的非训练神经网络即 DIDH-Net ， 可从 DIDH 成像数据中重建出噪声和孪生像双重抑制的目标相位分布 。
据介绍 ， 该研究可以为 DIDH 提供鲁棒的相位重建和高精度的光学厚度测量 ， 并可为其他数字全息成像方案提供借鉴 。
【DIDH-Net|我国科学家在智能光学显微成像研究中获进展】IT之家了解到 ， 该课题组还在成像功能、信息获取维度等方面取得了进展 ， 例如 ， 利用深度学习技术实现全彩宽场显微光切片三维成像、共聚焦显微快速超分辨三维成像等 。
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