上海光机所在突破光学记忆效应的高效大视场散射成像研究中取得新进展
近日，中国科学院上海光学精密机械研究所空天激光技术与系统部提出了编码稀疏度优化（ESO）方法和定位与灰度融合（LG-Fusion）重建方法，成功实现了透过生物鼠脑切片层的大视场、低数据、高质量散射成像。相关成果以 “Large field-of-view imaging through scattering layers with optimized illumination and localization-grayscale fusion”为题，发表于Laser & Photonics Reviews。 #x%O0
介质折射率的不均匀性会导致光子传播方向扰乱，从而引起严重的图像退化。基于弹道光的散射成像技术受限于成像深度，而利用散射光的成像技术通常需要大量的迭代和测量，或受限于成像视场。近年来发展出一种基于非负矩阵分解（NMF）的散射成像方法，可在无介质先验的情况下实现透过散射层的大视场非侵入成像。该方法利用非负矩阵分解特征解混特性，实现从强度叠加散斑中提取指纹。基于指纹解卷积实现逐点定位，并将视场扩展至超记忆效应范围。然而，该方法需大量数据，缺乏固有灰度，且易产生伪影和背景噪声。 ,bH
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图1.ESO方法的稀疏度优化和重建结果 Wq>j;\3b3
针对上述关键难题，研究人员构造最佳重建收益函数，通过优化获得最佳编码稀疏度，最大化目标信息传递效率，实现在大视场、高质量重建的前提下将数据需求降低 8.3 倍，并验证了优化参数对于不同目标及散射介质不同区域的泛化性。研究人员进一步改进基于非负矩阵分解的重建算法框架，充分开发传统方法中未能利用的强度波动矩阵，结合统计分析的方法获取目标物体的灰度信息。在全局重建中，抛却了传统方法子区域图像叠加的过程，转而依赖逐点之间的相对矢量位置关系来构造整个图像，因此重建图像背景清晰无伪影。该方法成功透过200μm鼠脑组织层实现对138μm视场（约4.3倍记忆效应范围）的16级灰度成像，突破了强散射介质成像中 “视场—数据量—成像质量” 难以协同优化的核心瓶颈，为生物组织深层光学成像、脑科学显微观测、极端环境散射成像等领域提供了全新技术路径。 \h0e09& I
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图2.LG-Fusion方法的灰度图像重建结果 Y0eu ^p)
原文链接：https://doi.org/10.1002/lpor.202501315
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