基于粒子群优化的宏观傅里叶叠层成像位置失配校准

何承刚; 朱友强; 王斌

doi:10.37188/OPE.20223023.2975

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基于粒子群优化的宏观傅里叶叠层成像位置失配校准

更新时间：2022-12-20

- 基于粒子群优化的宏观傅里叶叠层成像位置失配校准
- Position misalignment correction method for macroscopic Fourier ptychography based on particle swarm optimization
- 光学精密工程 2022年30卷第23期页码：2975-2986
- 作者机构：
  
  1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033
  2.中国科学院大学，北京 100049
- 作者简介：
  
  [ "何承刚（1997-），男，安徽安庆人，硕士研究生，2020年于云南大学获得学士学位，主要从事计算光学方面的研究。E-mail：2241922508@qq.com" ]
  [ "王斌（1980-），男，吉林省吉林市人，博士，研究员，主要从事信息光学、数值分析、数学最优化以及图像处理与恢复相关的工作。E-mail： eatingbeen@hotmail.com" ]
- 基金信息：
  
  吉林省自然科学基金资助项目(20210101146JC)
- DOI：10.37188/OPE.20223023.2975
  中图分类号： O436
- 收稿日期：2022-09-30，
  
  修回日期：2022-11-08，
  
  纸质出版日期：2022-12-10
- 稿件说明：
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何承刚,朱友强,王斌.基于粒子群优化的宏观傅里叶叠层成像位置失配校准[J].光学精密工程,2022,30(23):2975-2986.

HE Chenggang,ZHU Youqiang,WANG Bin.Position misalignment correction method for macroscopic Fourier ptychography based on particle swarm optimization[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(23):2975-2986.
何承刚,朱友强,王斌.基于粒子群优化的宏观傅里叶叠层成像位置失配校准[J].光学精密工程,2022,30(23):2975-2986. DOI： 10.37188/OPE.20223023.2975.

HE Chenggang,ZHU Youqiang,WANG Bin.Position misalignment correction method for macroscopic Fourier ptychography based on particle swarm optimization[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(23):2975-2986. DOI： 10.37188/OPE.20223023.2975.

摘要

宏观傅里叶叠层成像技术通过在频域中拼接融合低分辨率图像来重建出高分辨率图像，然而移动相机捕获低分辨率图像的过程中极易出现相机位置失配，从而导致重建图像质量降低。提出了一种基于粒子群的相机位置失配校准算法，该方法采用逐点校准策略，在频域中对部分含有低频信息的图像进行校准并更新频谱，然后对全部低分辨率图像进行迭代校准，获取精确位置后通过相位恢复算法重建出高分辨率图像。在真实场景中，传统傅里叶叠层成像算法重建图像的分辨率为4.00 lp/mm，所提算法校准后重建图像的分辨率为5.04 lp/mm，重建图像质量显著提升且校正效果优于同类算法，并且运行消耗时间与同类校准算法相比减少10.9%以上。该算法能有效解决宏观傅里叶叠层成像技术对相机扫描位置精度严苛的需求，提升重建图像质量，减少时间成本。

Abstract

Macroscopic Fourier ptychography imaging technology reconstructs high-resolution complex images by stitching and integrating low-resolution images in the frequency domain. However， positional misalignment， which decreases the quality of reconstructed images， commonly occurs when the camera is moved to capture low-resolution images. Therefore， a correction method based on particle swarm optimization based on a point-by-point calibration strategy is proposed. First， low-frequency images are calibrated in the frequency domain， and the frequency spectrum is updated. After all low-resolution images are calibrated， the exact camera positions are determined， and high-resolution images are reconstructed using a phase recovery algorithm. In real-world settings， the reconstructed image resolutions of the traditional Fourier ptychography imaging algorithm and proposed algorithm after calibration are 4.00 lp/mm and 5.04 lp/mm， respectively. The reconstructed image quality of the proposed algorithm is significantly improved， and the correction effect is better than that of similar existing algorithms. Furthermore， the execution time is reduced by more than 10.9% when compared with that of similar calibration algorithms. Our algorithm effectively releases the severe requirements of macroscopic Fourier ptychography imaging technology for camera position accuracy， thereby improving the quality of reconstructed images and reducing the time expense.

关键词

Keywords

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