自适应光学波前像差矫正方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种自适应光学波前像差矫正方法及装置，所述方法包括：将散射介质建模成散射矩阵，通过所述散射矩阵对整个光学散射过程进行仿真，获取仿真矫正波前相位数据和对应的散射图像；将所述散射图像输入波前相位生成网络，获取对应的波前相位预测；将所述波前相位预测和真实的相位预测输入到像差判别网络，得到判断预测相位和真实相位的差距，根据所述差距进行相差矫正。本发明专利技术通过仿真数据对于散射过程进行建模，根据散射图像能够直接获得波前相位预测，从而得到判断预测相位和真实相位的差距，基于所述差距进行波前像差矫正。基于所述差距进行波前像差矫正。基于所述差距进行波前像差矫正。

【技术实现步骤摘要】
自适应光学波前像差矫正方法及装置


[0001]本专利技术涉及显微成像
，尤其是涉及一种自适应光学波前像差矫正方法及装置。

技术介绍

[0002]目前双光子显微成像技术已经在神经科学领域得到了极大的推广和应用，因为其非线性光学的物理原理，为其带来了强大的抗散射能力和较小的成像背景。但是在脑组织深层成像的过程中，双光子显微技术仍然面临点扩散函数因为散射带来畸变从而导致成像质量下降等问题。因此需要采用自适应光学的波前矫正技术将双光子显微成像的点扩散函数进行矫正，从而恢复高质量成像。当下的自适应光学主要采用样本中的指导点，在已知知道点的先验形状情况下，通过空间光调制器件，将聚焦点的畸变进行波前矫正。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种自适应光学波前像差矫正方法及装置，旨在解决现有技术中的上述问题。
[0004]本专利技术提供一种自适应光学波前像差矫正方法，包括：
[0005]将散射介质建模成散射矩阵，通过散射矩阵对整个光学散射过程进行仿真，获取仿真矫正波前相位数据和对应的散射图像；
[0006]将散射图像输入波前相位生成网络，获取对应的波前相位预测；
[0007]将波前相位预测和真实的相位预测输入到像差判别网络，得到判断预测相位和真实相位的差距，根据差距进行相差矫正。
[0008]本专利技术提供一种自适应光学波前像差矫正装置，包括：
[0009]仿真模块，将散射介质建模成散射矩阵，通过散射矩阵对整个光学散射过程进行仿真，获取仿真矫正波前相位数据和对应的散射图像；
[0010]预测模块，将散射图像输入波前相位生成网络，获取对应的波前相位预测；
[0011]矫正模块，将波前相位预测和真实的相位预测输入到像差判别网络，得到判断预测相位和真实相位的差距，根据差距进行相差矫正。
[0012]本专利技术实施例还提供一种自适应光学波前像差矫正装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述自适应光学波前像差矫正方法的步骤。
[0013]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述自适应光学波前像差矫正方法的步骤。
[0014]采用本专利技术实施例，通过仿真数据对于散射过程进行建模，根据散射图像能够直接获得波前相位预测，从而得到判断预测相位和真实相位的差距，基于所述差距进行波前像差矫正，能够达到很好的波前矫正效果，并且具有计算速度快、估计准确等特性。
[0015]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例的自适应光学波前像差矫正方法的流程图；
[0018]图2是本专利技术实施例的自适应光学波前像差矫正装置的示意图；
[0019]图3是本专利技术实施例的波前相位生成网络和像差判别网络示意图；
[0020]图4是本专利技术实施例的装置实施例二的示意图。
具体实施方式
[0021]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0023]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本专利技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0024]方法实施例
[0025]根据本专利技术实施例，提供了一种自适应光学波前像差矫正方法，图1是本专利技术实施例的自适应光学波前像差矫正方法的流程图，如图1所示，根据本专利技术实施例的自适应光学波前像差矫正方法具体包括：
[0026]步骤S101，将散射介质建模成散射矩阵，通过散射矩阵对整个光学散射过程进行仿真，获取仿真矫正波前相位数据和对应的散射图像；
[0027]步骤S102，将散射图像输入波前相位生成网络，获取对应的波前相位预测，步骤S102具体包括：
[0028]通过波前相位生成网络中的生成器进行编码解码操作获得波前相位预测，其中，生成器为残差U网络，通过生成器进行编码解码操作获得波前相位预测具体包括：输入图像在经过3
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3卷积核特征提取编码后，经过9个残差模块然后再通过解码器得到波前相位预测。
[0029]步骤S103，将波前相位预测和真实的相位预测输入到像差判别网络，得到判断预测相位和真实相位的差距，根据差距进行相差矫正，步骤S103具体包括：
[0030]根据波前相位预测和真实的相位预测预的差距，对生成器进行梯度下降优化，得到最佳的聚焦点扩散函数，此时点扩散函数和散射的点扩散函数相比横向分辨率与轴向分辨率都有很大的提升，从而提升成像质量，从而使生成器具备预测散射相位的能力。
[0031]自适应光学波前像差矫正方法主要是基于对抗生产网络进行训练，对抗生产网络由波前相位生成网络和像差判别网络组成。训练数据的产生主要是通过代码仿真，通过将散射介质建模成为散射矩阵，仿真整个光学散射的过程。如图3所示为本专利技术实施例的波前相位生成网络和像差判别网络示意图，首先通过代码仿真技术产生散射图像，将散射图像输入到波前相位生成网络中，经过波前相位生成网络中的生成器得到波前相位预测，生成器是一个残差U网络，散射图像在经过3
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应光学波前像差矫正方法，其特征在于，包括：将散射介质建模成散射矩阵，通过所述散射矩阵对整个光学散射过程进行仿真，获取仿真矫正波前相位数据和对应的散射图像；将所述散射图像输入波前相位生成网络，获取对应的波前相位预测；将所述波前相位预测和真实的相位预测输入到像差判别网络，得到判断预测相位和真实相位的差距，根据所述差距进行相差矫正。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述散射图像输入波前相位生成网络，获取对应的波前相位预测具体包括：通过所述波前相位生成网络中的生成器进行编码解码操作获得波前相位预测，其中，所述生成器为残差U网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述波前相位生成网络中的生成器进行编码解码操作获得波前相位预测，具体包括：通过3
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3卷积核对所述散射图像进行提取编码；将提取编码后的所述散射图像通过特定个数的残差模块后再通过解码器得到波前相位预测。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述差距进行相差矫正具体包括：根据所述差距对所述波前相位波前相位生成网络中的生成器进行梯度下降优化。5.一种自适应光学波前像差矫正装置，其特征在于，包括：仿真模块，将散射介质建模成散射矩阵，通过所述散射矩阵对整个光学散射过程进行仿真，获取仿真矫正波前相位数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴嘉敏，张国勋，
申请(专利权)人：杭州涿溪脑与智能研究所，
类型：发明
国别省市：