近日，北京理工大学许廷发教授科研团队在傅里叶叠层显微成像像差校正方面取得新进展，相关研究成果以“基于叠层衍射成像的傅里叶显微像差校正方法”为题发表在光学领域的《光学学报》上，并被选为光学学报第41卷第10期封面文章。
《光学学报》是中国科学院上海光学精密机械研究所与中国光学学会主办，中国科学技术学会主管。学报主要刊登以光学科研为主体（交叉学科须侧重光学领域），有广阔研究前景、具有国内外领先水平或独创意义的学术论文，有一定独立见解的理论论述，有可靠数据的实验报道，有科学依据的技术应用，阶段性科研成果的实验快报。该项工作第一作者为北京理工大学硕士研究生张瑾华，通讯作者为北京理工大学许廷发教授。
针对传统傅里叶叠层显微成像引入的各种像差，北京理工大学许廷发教授科研团队提出了一种新颖的基于叠层衍射成像技术的像差校正方法。该方法结合了仿真和实验验证，并应用于人体血细胞的显微成像。主要利用叠层衍射成像技术的优化策略对傅里叶叠层显微成像重建进行改进。在更新成像过程中的频谱和光瞳函数时，针对传统更新策略因仅仅依赖频谱和光瞳函数最大值而对突变敏感的局限性，创新性地引入更新因子自适应调控最大值和当前值之间的最佳比例，从而有效避免突变的影响，提高系统成像的清晰程度。将泽尼克多项式系数假定为空间变化的函数，以仿真空间变化的像差，利用提出的方法重建泽尼克多项式系数，并对加载混合像差的仿真图像以及实际采样的人体血细胞图像进行重构。实验结果表明，本文方法可以准确重建像差系数。此外，重构图像清晰度显著提高，可以准确分辨细胞轮廓。加载混和像差的仿真实验结果如下。图2 (a)-(c)依次为原始强度图，相位图和光瞳函数，(d)-(f)依次为未更新光瞳函数策略的重建结果，(g)-(i)为利用本方法的重建结果。可以看出，在混合像差的影响下，传统的未更新光瞳函数的重建图像较为模糊。采用本文光瞳函数更新方法后，图像重建结果清晰度有明显提高。

图2 混合像差仿真图像重建结果

图3 人体血细胞图像重建结果。(a)原始低分辨率图像；(b)未更新光瞳函数重建结果；(c)本文方法重建强度图像；(d)本文方法重建光瞳函数
研究成果已在理论和实践上提高了傅里叶叠层显微成像的清晰度，能够为实际应用提供理论依据和指导方法。后续工作将结合深度学习建模傅里叶叠层显微成像和重建过程，进一步提高显微成像质量，并推向应用。
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