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【24h】

Learning-based single-shot superresolution in diffractive imaging

机译:基于学习的衍射成像中的单次超级研究

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摘要

We present a method of retrieving a superresolved object field from a single captured intensity image in diffraction-limited diffractive imaging based on machine learning. In this method, the inverse process of diffractive imaging is regressed by using a number of pairs, each consisting of object and captured images. The proposed method is experimentally demonstrated by using a lensless imaging setup with or without scattering media. (C) 2017 Optical Society of America
机译:我们介绍了一种根据机器学习中从单个捕获的强度图像检索超级溶解的对象场的方法。 在该方法中,通过使用多个对象和捕获的图像来回归衍射成像的逆过程。 通过使用或不具有散射介质的透镜成像设置实验证明该方法。 (c)2017年光学学会

著录项

  • 来源
    《Applied optics》 |2017年第32期|共6页
  • 作者单位

    Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

    Technol Dept Informat &

    Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

    Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

    Technol Dept Informat &

    Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

    Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

    Technol Dept Informat &

    Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用;
  • 关键词

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