一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建方法和系统

    公开(公告)号:CN116309073B

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202310320880.X

    申请日:2023-03-24

    Abstract: 一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建方法,包括:首先制作低对比度条纹SIM图像训练数据集;然后构建并训练低对比度SIM超分辨神经网络;最后实现低对比度条纹SIM实验数据的超分辨重建。本发明还包括一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建系统。本发明可以在低对比度照明条纹的情况下,实现高质量和高分辨SIM图像重建。克服了传统SIM技术对照明条纹对比度的依赖,大大扩展其应用范围;本发明所需的低对比度条纹SIM图像训练集可以通过仿真得到,无需实验获取,大大降低了训练集的制作难度;本发明不增加任何系统复杂度,可基于任何已有SIM系统实现,具有广泛的应用范围。

    一种基于脉冲调制的干涉散射泵浦探测成像方法及系统

    公开(公告)号:CN116642882A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310423940.0

    申请日:2023-04-20

    Abstract: 一种基于脉冲调制的干涉散射泵浦探测成像系统,包括飞秒激光器、分束镜、非共轴光参量放大器、全反镜、超连续谱产生装置、电控位移台、二向色镜、反射式物镜、凸透镜、单色仪、光电探测器、锁相放大器、窄带滤光片、空间滤波器、互补金属氧化物半导体和计算机等部件。本发明还包括一种基于脉冲调制的干涉散射泵浦探测成像系统。本发明将超快光谱技术与干涉散射成像方法相结合,实现对单颗粒样品的检测,可视化能量载体的传输,分布和弛豫过程。再利用非共轴光参量放大技术调制泵浦/探测脉冲,抑制激子漂白,最大化激发态吸收过程,实现飞秒时间分辨率下的激子共振干涉信号增强,可以提升泵浦探测成像系统的灵敏度。

    一种双工作波段高衍射效率复合反射光栅

    公开(公告)号:CN115201953A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202211009602.4

    申请日:2022-08-22

    Abstract: 本发明公开了一种双工作波段高衍射效率复合反射光栅,包括透明基底、设置于透明基底上的周期性高折射率栅条和设置于高折射率栅条上表面的金属薄膜;高折射率栅条的折射率大于透明基底的折射率;高折射率栅条的周期、高折射率栅条的斜面与光栅平面的夹角、高折射率栅条的折射率、光栅工作短波段的中心波长和光栅工作长波段的中心波长满足由反射定律、折射定律和光栅衍射方程得出的定量关系式,金属薄膜的厚度满足由趋肤效应得出的定量关系式。本发明的复合反射光栅可以在间隔超过400nm的两个中心波长处同时实现高于90%的衍射效率。

    视频级实时结构光照明超分辨显微成像方法和系统

    公开(公告)号:CN116503246B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202310305965.0

    申请日:2023-03-27

    Abstract: 基于深度学习的视频级实时结构光照明超分辨显微成像方法,包括以下步骤:训练数据集的获取和处理,轻量化神经网络的搭建、训练和调整,模型整合,视频级实时SIM超分辨重构。本发明还包括基于深度学习的视频级实时结构光照明超分辨显微成像系统。本发明可实现视频级实时SIM超分辨显微重构,网络结构轻量化,硬件要求低,可在低信噪比实验条件下对待测样品进行视频级实时超分辨SIM重构观测,从而帮助用户更加友好、更加灵活地选择拍摄目标,获取更丰富更有价值的实验数据。

    一种应用于非荧光多颗粒分辨的显微成像系统与方法

    公开(公告)号:CN116859570A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310779338.0

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 一种应用于非荧光多颗粒分辨的显微成像系统及方法,包括光源模块、偏振调制模块、照明模块、成像模块、图像处理模块与位移调控模块,所述光源模块发射端设置有偏振调制模块,所述偏振调制模块发射端设置有照明模块,所述照明模块发射端设置有高倍物镜与样品台,所述成像模块入射端设置有样品台,所述图像处理模块与成像模块连接,所述位移调控模块与样品台连接。本发明利用干涉散射成像的偏振选择原理,通过照明光偏振态调控系统点扩散函数,实现对多颗粒的有效区分,提高成像系统对多个相近颗粒的分辨能力。

    一种基于离轴全息的干涉散射成像方法及装置

    公开(公告)号:CN116736669A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310553207.0

    申请日:2023-05-17

    Abstract: 一种基于离轴全息的干涉散射成像方法及装置,通过调节光路中分光棱镜或反射镜或二维扫描振镜的位置与方向使得参考光即入射到样品面被盖玻片反射的光与物光即样品出散射的光产生夹角,形成离轴全息并进行全息图像的实时采集;根据采集到的图像对其进行频域滤波,消除载频后从复振幅中提取信息进行重构以获得振幅和相位分布,再对包裹相位进行展开得到连续的相位分布图。本发明通过干涉散射技术与数字全息技术相结合的方式,对采集的单颗粒样品图像进行频谱分离,实现对待测样品信号在同级背景下的实时恢复,同时可以获得丰富的样品相位信息,提升方法的多重信息获取能力。

    基于干涉散射和暗场照明的双模态显微成像装置和方法

    公开(公告)号:CN116661119A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310633568.6

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 一种基于干涉散射和暗场照明的双模态显微成像装置和方法,包括显微物镜,镜筒透镜,第一凸透镜,第一滤光片转盘,第二凸透镜,相机,扫描振镜,二分之一波片,第二滤光片转盘,激光器,偏振分光棱镜,照明调整镜,所述的第一滤光片转盘切换基础或放大的干涉散射显微成像、以及暗场照明显微成像这两种不同的模态;所述的第二滤光片转盘切换宽场照明和细光速照明两种不同的照明方式。本发明将干涉散射和暗场照明显微成像装置集于一体,系统利用率高;且不同模态下,可以保证观测到相同的样品区域,同时满足不同的观测需求,干涉散射显微成像装置具有高灵敏度适用于对纳米单分子材料的观测,暗场显微成像适用于对块状材料结构的实时观测。

    一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建方法和系统

    公开(公告)号:CN116309073A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310320880.X

    申请日:2023-03-24

    Abstract: 一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建方法,包括:首先制作低对比度条纹SIM图像训练数据集;然后构建并训练低对比度SIM超分辨神经网络;最后实现低对比度条纹SIM实验数据的超分辨重建。本发明还包括一种基于深度学习的低对比度条纹SIM重建系统。本发明可以在低对比度照明条纹的情况下,实现高质量和高分辨SIM图像重建。克服了传统SIM技术对照明条纹对比度的依赖,大大扩展其应用范围;本发明所需的低对比度条纹SIM图像训练集可以通过仿真得到,无需实验获取,大大降低了训练集的制作难度;本发明不增加任何系统复杂度,可基于任何已有SIM系统实现,具有广泛的应用范围。

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