光场显微成像----整理
作者:互联网
光场概念:
空间中所有光线光辐射函数的总体,采集并显示光场就能在视觉上重现真实。全光函数(plenoptic function)是描述光场的数学模型。全光函数:F(x, y, z, θ, Φ, λ, t),(x,y,z)表示观察者人眼的三维空间位置坐标,( θ, Φ)表示光线进入观察者人眼的角度,λ为光的波长,t为时间。
简化的四维光场:
如果一条光线与两个平行平面(u, v)和(s, t)各有一个交点,则该光线可以用这两个交点唯一表示。
传统光学显微镜的局限:
景深较浅,想实现物体的三维重建需要进行层析扫描,该过程较慢,因此无法对快速动态过程进行实时成像(例如神经活动、细胞活动、线虫等生物行为),还可能导致光漂白和光毒性。
光场显微成像的优势:
具有快速、实时的三维成像能力,可以从一张光场照片中重建样本的三维信息,实现“一次成像,三维重建”。
结合计算成像的相关算法进行后期处理,光场显微给予了非拍摄者操纵光线、视角、聚焦位置的能力。
光场显微成像的缺点:
空间分辨率和角度分辨率的折衷,为了获得角度分辨率,牺牲了一定程度的空间分辨率。但目前已有提升空间分辨率的解决方案。
光场显微成像的基本原理:
在成像端的native image plane上放置微透镜阵列,则sensor plane上接收到傅里叶域的频率信息,每个微透镜后覆盖N*N pixel,每个pixel接收不同的频率/角度分量。每个微透镜采集不同的空间信息,每个微透镜后的各个像素采集不同的角度/频率信息,因此可以捕获四维光场,基于四维光场数据,可以在一次曝光下,利用解卷积实现三维重建。
空间分辨率取决于:微透镜的数量
角度分辨率取决于:每个微透镜后覆盖的像素数
点扩散函数(point spread function, PSF):
可以理解为样本的单个体素(voxel)在sensor上的投影图案,成像结果就是样本和PSF的卷积。对于经典的光场显微成像,PSF是不均匀的,尺寸等于传感器的尺寸。
解卷积和三维重建:
经典算法Richardson-Lucy 迭代算法。
相空间光场三维重建:
相空间光场在硬件上和重建算法上和经典的光场显微成像没有区别,主要区别在于,经典的光场重建使用的是不均匀的PSF,同时利用了不同频率的信息,进行解卷积重建;而相空间光场,首先对像素进行“重排”,将各个频率分量分开,分别利用各频率分量进行三维重建。对于相空间光场,PSF尺寸更小、均匀(对于样本上轴向坐标相同的点(z相同),PSF是相同的),因此重建需要的计算资源更少、重建更快、伪影更小。
最新发展:
应用领域:
神经生物学、细胞生物学、生物发育过程监测、线虫和果蝇等行为监测。
主要是需要三维、快速成像的场合。
参考资料:
1.https://mp.weixin.qq.com/s/wn72KbfTwc4MzNxoOjSBKA
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标签:光场,分辨率,PSF,显微,成像,三维重建 来源: https://www.cnblogs.com/jiaqif/p/13030166.html