許多現代的成像係統集成了解卷積(deconvolution)算法，用於(yu) 實現圖像質量提升以及增強成像係統的能力。光學器件的缺陷可能會(hui) 在無意中讓圖像模糊(如像差)，解卷積可以在計算上消除其中的一些模糊。在顯微鏡中，解卷積可以減少離焦熒光，從(cong) 而產(chan) 生更銳利的三維圖像。另外，還可以將分布式點擴散函數(PSF)有意設計到成像係統中，從(cong) 而獲得如單幀高光譜成像、單幀三維成像這樣的能力。在這種情況裏，采用多路複用的光學器件通過將物空間中的每一點映射到成像傳(chuan) 感器上的分布式模式以將二維和三維信息編碼，然後利用解卷積算法從(cong) 模糊或編碼的測量來重建編碼的清晰圖像或體(ti) 積。
快速空間變化解卷積
技術背景：
許多現代的成像係統集成了解卷積(deconvolution)算法，用於(yu) 實現圖像質量提升以及增強成像係統的能力。光學器件的缺陷可能會(hui) 在無意中讓圖像模糊(如像差)，解卷積可以在計算上消除其中的一些模糊。在顯微鏡中，解卷積可以減少離焦熒光，從(cong) 而產(chan) 生更銳利的三維圖像。另外，還可以將分布式點擴散函數(PSF)有意設計到成像係統中，從(cong) 而獲得如單幀高光譜成像、單幀三維成像這樣的能力。在這種情況裏，采用多路複用的光學器件通過將物空間中的每一點映射到成像傳(chuan) 感器上的分布式模式以將二維和三維信息編碼，然後利用解卷積算法從(cong) 模糊或編碼的測量來重建編碼的清晰圖像或體(ti) 積。
現有的解卷積算法国产成人在线观看免费网站場景有限。現今已有多種解卷積算法。經典的有Wiener濾波(屬於(yu) closed-form方法)、Richardson-Lucy和快速迭代收斂閾值算法(屬於(yu) 迭代優(you) 化方法)等。但是現有的解卷積方法往往需要精心挑選的先驗信息(如total variation和native sparsity)來提高圖像質量。除此之外，這些方法通常假設係統是平移不變的(即圖像的所有部分具有相同的模糊核)。平移不變係統的前向模型可以用物體(ti) 和PSF的卷積來有效描述。然而實際上，大多數成像係統在整個(ge) 視場內(nei) 的模糊是變化的，即有著空間變化的PSF(主要由隨視場變化的像差引起)。這激發了空間變化解卷積方法的国产成人在线观看免费网站。但是目前的大多數空間變化解卷積算法計算量大、計算慢，不適於(yu) 實時圖像重建。而且，它們(men) 重建的圖像質量也不佳，這種現像在具有大空間範圍PSF的高度多路複用成像係統、選擇不當的先驗等情況下更明顯。雖然已有基於(yu) 深度學習(xi) 的解卷積方法被證明可以提高圖像質量和重建速度，但是迄今為(wei) 止，這些深度學習(xi) 方法依賴於(yu) 平移不變PSF近似，且不能很好的推廣到具有視場變化像差的光學係統。
技術要點：
基於(yu) 此，美國加州大學伯克利分校的Kyrollos Yanny(一作)和Laura Waller等人提出了一種基於(yu) 深度學習(xi) 的快速、空間變化解卷積方法，命名為(wei) MultiWienerNet。該方法與(yu) 具有空間變化模型的迭代方法相比，速度提高了625-1600倍，並且優(you) 於(yu) 現有的假設平移不變的基於(yu) 深度學習(xi) 的方法。
1)MultiWienerNet由多個(ge) 可學習(xi) 的Wiener解卷積層和一個(ge) U-Net組成；
2)Wiener解卷積層執行多個(ge) 傅裏葉空間解卷積，每一個(ge) 解卷積具有來自特定視場點的不同PSF，從(cong) 而產(chan) 生多個(ge) 中間圖像，這些中間圖像上銳利紋理區域不同；
3)將中間圖像輸入U-Net，網絡將這些圖像融合提煉，生成zui終的銳利解卷積圖像；
圖1、MultiWienerNet架構。pipeline包含兩(liang) 個(ge) 部分：1）可學習(xi) 的multi-Wiener解卷積層用係統已知的空間變化PSF初始化，然後輸出一組解卷積的中間圖像 2）一個(ge) U-Net精煉步驟，將中間圖像組合並精煉成單個(ge) 輸出圖像。在訓練過程中，使用仿真數據聯合優(you) 化這兩(liang) 個(ge) 部分。訓練完成後，將實驗數據送入優(you) 化好的MultiWienerNet，實現快速空間變化解卷積。
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