[发明专利]基于数字全息显微成像的划区复合相位解包裹方法

说明书

本发明提出了一种基于数字全息显微成像的划区复合相位解包裹方法，包括：采集一幅被测样品原始全息图像；提取出全息相位图；采用PCA主成分分析法对全息相位图进行相位去相差，得到样品去相差后的全息相位图；基于路径传递解包裹，计算相位导数方差，得到质量图；根据质量图质量因子的大小对质量图分布进行划区，不同质量区采用不同相位解包裹算法进行解包裹，并将质量区融合拼接，得到解包裹相位。本发明保持了高质量区域解得的未包裹的相位精度的同时，加强低质量区域解得的相位的精度。

技术领域

本发明属于光学显微成像技术，具体为一种基于数字全息显微成像的划区复合相位解包裹方法。

背景技术

传统的基于数字全息显微成像的相位解包裹方法主要有基于路径跟踪和基于最小范数的两类方法。基于路径跟踪常用的有Goldstein等人提出的“枝切”法和质量导向图法。其中“枝切”法主要是在相位图两个有误差的相位值对应的像素点建立一条枝切线将相位图在误差区域区分开来，这样就可以绕过枝切线端点进行解包裹，提高精确度。“枝切”法虽然可以有效避开大有误差的一个“极点”，但必须要先判断并寻找出一个新的“极点”以便建立误差分割线，因此这个过程是复杂且耗时，所以不利于在像素过大的图像中进行解包裹；质量导向法解包裹主要是利用类似质量图(QualityMap)来精确判断各点的质量好坏和物理复杂性，从一个高质量点开始起步，终止在一个低质量的起点的基于路径积分去解包裹，质量图导向的主要技术缺点之一是不能达到确保能够消除所有“坏点”的检验效应，而且根据不同包裹质量示意图通常可能会直接得到不同的检验结果，去包裹成功与否则取决于它们本身能够能否获得良好的包裹质量示意图，并且基于路径积分去解包裹在像素较大的相位图中非常耗时，并不高效。基于范数的最小解包裹方法最常用的是最小二乘解包裹法，这是一种全局解包裹方式，它在解包裹的过程中不会消除误差点，而是绕过这个“坏点”，因此解包裹后的相位图，这些坏点仍然存在，只不过在数值计算中将其趋于圆滑，因此该方法最主要的缺点就是无法在低质量的相位图中解出高精度的相位图。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于数字全息显微成像的划区复合相位解包裹方法，以解决数字全息解包裹算法中“坏点”对解包裹的影响，保持了高质量的区域求得包裹精度的同时，低质量地区也能加强包裹的精度，可以有效地抑制误差的传播。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于数字全息显微成像的划区复合相位解包裹方法，具体步骤如下：

步骤1，采用透射式全息光路搭建的显微成像系统采集一幅被测样品原始全息图像；

步骤2，将原始全息图像经傅里叶变换成频谱图，提取+1级谱并移至中心进行逆傅里叶变换，得到全息图像，运用角谱传播原理对全息图像进行聚焦，提取出全息相位图；

步骤3，采用PCA主成分分析法对全息相位图进行相位去相差，得到样品去相差后的全息相位图；

步骤4，基于路径传递解包裹，根据消除相位畸变后的全息相位图的像素大小，计算相位导数方差，得到质量图；

步骤5，根据质量图质量因子的大小对质量图分布进行划区，不同质量区采用不同相位解包裹算法进行解包裹，并将质量区融合拼接，得到解包裹相位。

优选地，将原始全息图像经傅里叶变换成频谱图，提取+1级谱的具体方法为：

原始全息图像的光强为：

式中，I_H(x，y)为原始图像的光强信息，I_O(x，y)为物光光强信息，I_R(x，y)为参考光光强信息，φ_O(x，y)为物光相位信息，φ_R(x，y)为参考光相位信息。

对全息图像的光强进行快速傅里叶变换，得到：