一种基于压缩感知照明的超快三维折射率重建方法

本发明公开了一种基于压缩感知照明的超快三维折射率重建方法。本发明采用基于双DMD的多路复用ODT成像系统采集多路复用照明的全息图像；通过双数字微镜阵列对照明光束进行调制和空间滤波；对全息图像进行解全息，获得多个照明角度下的复合的物光光场用以训练解光场复用的深度学习神经网络；通过深度学习神经网络获得各个照明角度下的复合的物光光场，基于标量衍射理论的逆向重构算法，重建得到样本的三维折射率；本发明在照明角度数量相同且采集数量成倍减少的前提下，实现了与传统ODT方法相当的成像质量，采集数量最高可节省10倍；在重建对比度、精细结构保真度和恢复精度方面表现更为优异，且采集次数越少，像质提升越显著。