基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法技术

本发明专利技术公开了一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，包括全息图去噪、样品包裹相位求解、条纹局部方向角计算及样品相位恢复四大步骤。本发明专利技术的定量相位成像方法通过BM3D算法对全息图进行去噪，减少了成像系统的散斑噪声；通过希尔伯特螺旋变换进行相位解调，进一步消除0级衍射项的影响，提高了相位恢复的精度；此外，得到包裹相位后，通过主成分分析算法去除像差，并利用基于可靠度的解包裹算法进行相位解包裹，最终实现高质量的相位重构。的相位重构。的相位重构。

【技术实现步骤摘要】
基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法


[0001]本专利技术涉及定量相位成像
，具体涉及一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法。

技术介绍

[0002]在生物学、生物医学和病理学研究领域，在细胞和亚细胞水平的细胞三维结构的定量分析是非常必要的。然而，由于生物细胞具有弱吸收性，其在传统明场显微镜下呈现出很低的对比度。为了使细胞在显微镜下可见，现有手段常采用染色或者荧光标记的方法提高细胞在显微镜下的对比度。然而这种侵入式手段往往会对细胞活性产生影响，甚至可能会损伤甚至杀死细胞。无标记成像技术解决了这一问题。无需任何外源的标记物对细胞进行处理，数字全息术使定量相位显微镜能够用于无标记活细胞成像，在保持细胞活性的情况下实现长时间成像。
[0003]数字全息是基于干涉成像的，要求高精度、高稳定的系统来实现可靠的相位重构。然而，由于受到散斑噪声及零级衍射噪声的影响,基于傅叶变换的常规重构算法在相位重构中会受到噪声干扰，降低了相位重构的精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术公开了一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，以实现高质量的相位重构。
[0005]本专利技术的技术方案如下：一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，步骤如下：
[0006]步骤一，全息图去噪；
[0007]步骤二，样品包裹相位求解；
[0008]步骤三，条纹局部方向角计算；
[0009]步骤四，样品相位恢复。
[0010]优选的，步骤一具体为：
[0011]步骤1.1.基于离轴的数字全息系统，采集样品的干涉全息图，记为I(x,y)，
[0012]步骤1.2.并对条纹图进行BM3D算法去噪，得到去噪图像，记为I
d
(x,y)；
[0013]优选的，BM3D算法去噪包含初步估计和最终估计两步，首先找相似块，使用硬阈值变换降低L2距离的复杂度；然后将相似块域转换，通过协同滤波降低相似块自身含有的噪声，并在聚合时对相似块加权处理，得到降噪后的目标块，最终消除全息图中的散斑噪声。
[0014]优选的，BM3D算法去噪具体步骤为：
[0015]初步估计，寻找每个目标图块附近的相似图块，并把这些块整合成一个三维矩阵；进行协同滤波，对每个三维矩阵中的二维的块进行二维变换后，再在矩阵的第三个维度进行硬阈值变换，统计非零成分的数量；将这些图块逆变换后放回原位，利用非零成分数量统计叠加权重，最后将叠放后的图除以每个点的权重，得到基础估计的图像；
[0016]最终估计，直接用基础估计图块的欧氏距离衡量相似程度，将基础估计图块、含噪原图图块分别叠成两个三维数组；将两个三维矩阵都进行二维和一维变换，再用维纳滤波将噪声图形成的三维矩阵进行系数放缩；聚合得到去噪图像，记为I
d
(x,y)。
[0017]优选的，步骤二具体为：对采集的全息图进行傅立叶变换到频域，基于离轴全息系统，样品的频谱会自动分为三项，用带通滤波器去除0级光谱，对剩余频谱进行希尔伯特螺旋变换，再进行傅里叶逆变换，获得滤波后的条纹分布，记为I
F
(x,y)。
[0018]优选的，步骤三具体为：分别计算条纹图在x和y方向上的梯度记为I
x
和I
y
，算出条纹图的局部方向角θ。
[0019]优选的，步骤四具体为：通过希尔伯特螺旋变换解调样品包裹相位。再利用主成分分析算法去除像差，通过基于可靠度的解包裹算法进行相位解包裹，最终得到样品的相位分布。
[0020]本专利技术与现有技术相比，具有如下优点：
[0021]1.使用BM3D算法对全息图进行去噪，减少了成像系统带来的散斑噪声。
[0022]2.使用离轴数字全息系统，可以在频域中通过带通滤波去除0级谱，从而保留了
‑
1级谱的位相信息，并构造解析信号，进行希尔伯特螺旋变换，提高了相位重构的精度。
[0023]3.进行希尔伯特螺旋变换时，其中的条纹局部方向角计算中将条纹方向定义为相位的方向导数为零的方向。通过分别计算条纹图在x和y方向上的梯度，从而计算出条纹图的局部方向角θ，进而补偿希尔伯特螺旋变换的像差。
[0024]4.利用主成分分析算法(PCA)去除成像系统的像差，最后通过基于可靠度的解包裹算法进行相位解包裹，最终得到样品的真实相位分布。
[0025]5.从相位重构结果来看，本专利技术的测量结果精确，实现了高质量的相位重构。
附图说明
[0026]图1为本专利技术基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法的流程图。
[0027]图2本专利技术实施例的相位重构结果图。
具体实施方式
[0028]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0029]本专利技术为一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法。实施例中，如图1所示，为方法的整体流程图，具体的步骤如下。
[0030]步骤一，全息图去噪。
[0031]步骤1.1.基于离轴的数字全息系统，采集样品的干涉全息图，其强度记为：
[0032]I(x,y)＝|O|2+|R|2+|R|Oexp(
‑
iksinθx)+|R|O
*
exp(iksinθx)+N
[0033]其中，N为散斑噪声。
[0034]步骤1.2.通过BM3D对条纹图进行去噪。BM3D分为两大步骤：首先找相似块，使用硬阈值变换降低L2距离的复杂度；然后将相似块域转换，通过协同滤波降低相似块自身含有
的噪声，并在聚合时对相似块加权处理，得到降噪后的目标块，最终消除全息图中的散斑噪声。
[0035]初步估计，寻找每个目标图块附近的相似图块，并把这些块整合成一个三维矩阵；进行协同滤波，对每个三维矩阵中的二维的块进行二维变换后，再在矩阵的第三个维度进行硬阈值变换，统计非零成分的数量；将这些图块逆变换后放回原位，利用非零成分数量统计叠加权重，最后将叠放后的图除以每个点的权重，得到基础估计的图像；
[0036]最终估计，直接用基础估计图块的欧氏距离衡量相似程度，将基础估计图块、含噪原图图块分别叠成两个三维数组；将两个三维矩阵都进行二维和一维变换，再用维纳滤波将噪声图形成的三维矩阵进行系数放缩；聚合得到去噪图像，记为I
d
(x,y)。
[0037]步骤二，样品包裹相位求解。
[0038]去噪后的全息图强度为：
[0039]I
d
(x,y)＝|O|2+|R|2+|R|Oexp(
‑
iksinθx)+|R|O
*
exp(iksinθx)
[0040]其中，R(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤如下：步骤一，全息图去噪；步骤二，样品包裹相位求解；步骤三，条纹局部方向角计算；步骤四，样品相位恢复。2.根据权利要求1所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤一具体为：步骤1.1.基于离轴的数字全息系统，采集样品的干涉全息图，记为I(x,y)，步骤1.2.并对条纹图进行BM3D算法去噪，得到去噪图像，记为I
d
(x,y)。3.根据权利要求2所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，BM3D算法去噪包含初步估计和最终估计两步，首先找相似块，使用硬阈值变换降低L2距离的复杂度；然后将相似块域转换，通过协同滤波降低相似块自身含有的噪声，并在聚合时对相似块加权处理，得到降噪后的目标块，最终消除全息图中的散斑噪声。4.根据权利要求3所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，BM3D算法去噪具体步骤为：初步估计，寻找每个目标图块附近的相似图块，并把这些块整合成一个三维矩阵；进行协同滤波，对每个三维矩阵中的二维的块进行二维变换后，再在矩阵的第三个维度进行硬阈值变换，统计非零成分的数量；将这些图块逆变换后放回原位，利用非零成分数量统...

【专利技术属性】
技术研发人员：左超，张晓磊，陈钱，胡岩，沈茜，李卓识，
申请(专利权)人：南京理工大学智能计算成像研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：