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Scientific Reports 13권, 기사 번호: 10986(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

우리는 홀로그램 기록을 위해 무작위 조명을 활용한 후 수치 재구성 및 트윈 이미지 제거를 적용하는 홀로그램 이미징 방식을 제안하고 시연합니다. 우리는 인라인 홀로그램 형상을 사용하여 2차 상관 관계로 홀로그램을 기록하고 수치적 접근 방식을 적용하여 기록된 홀로그램을 재구성합니다. 이 전략은 홀로그램을 2차 강도 상관관계가 아닌 강도로 기록하는 기존 홀로그램에 비해 고품질의 정량적 이미지를 재구성하는 데 도움이 됩니다. 인라인 홀로그램 방식의 트윈 이미지 문제는 자동 인코더 방식을 사용하는 비지도 딥러닝 기반 방법으로 해결됩니다. 제안된 학습 기법은 오토인코더의 주요 특성을 활용하여 블라인드 싱글샷 홀로그램 재구성을 수행하며, 이는 훈련에 사용 가능한 실제 정보가 있는 샘플 데이터 세트가 필요하지 않으며 캡처된 샘플에서만 홀로그램을 재구성할 수 있습니다. 두 가지 물체에 대한 실험 결과가 제시되고, 기존 인라인 홀로그래피와 제안된 기술로 얻은 것 간의 재구성 품질 비교가 제공됩니다.

디지털 홀로그래피(DH)는 파동1,2,3,4의 진폭 및 위상 정보를 기록하고 재구성하기 위한 강력한 도구로 등장했습니다. 복잡한 진폭 정보를 검색하는 DH의 기능은 3D 디스플레이5, 현미경6, 생체의학 이미징7 등에서 폭넓게 응용됩니다. DH는 공간적으로 해결된 정량적 위상 이미지와 깊이 재구성을 제공합니다. 인라인, 오프축 및 위상 변이는 널리 사용되는 몇 가지 방식입니다. 축외 홀로그래피에서는 두 개의 일관되고 각도가 분리된 빔이 간섭하여 홀로그램 정보를 기록합니다8. 사용 가능한 디지털 검출기는 픽셀 피치가 제한되어 있으므로 간섭 빔 간의 각도 분리로 인해 축외 DH에 대한 제한이 발생합니다. 더욱이 변조되지 않은 항과 공액이 존재하면 축외 DH 형상에서 전체 대역폭의 활용이 제한됩니다. 위상 변이는 기준파9,10,11,12에서 위상 변이가 있는 동일한 개체의 여러 기록을 사용하는 또 다른 기술입니다. 여러 홀로그램 기술 중에서 인라인 홀로그래피는 컴팩트한 디자인과 높은 공간 대역폭 제품(SBP)을 갖습니다. 인라인 홀로그래피 방식은 단일 경로를 사용하여 설계할 수 있으며 물체에서 나오는 회절파와 회절되지 않은 파동의 간섭을 통해 얻을 수 있습니다. 그러나 인라인 홀로그래피의 병목 현상은 유비쿼터스 트윈 이미지 문제입니다. 광학 및 계산 방법15,16,17을 사용하여 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기술이 개발되었습니다. Kramers-Kronig 방법18,19 및 비사전 홀로그램 이미징20을 위한 이중 평면 결합 위상 검색을 기반으로 한 비간섭계 및 비반복 방식과 같은 기술의 개발은 복잡한 필드 이미징 분야를 더욱 발전시켰습니다.

DH의 재구성 품질은 녹음 구성에 따라 다릅니다. 디지털 기록 및 검출기의 제약으로 인해 분해능 향상은 DH에 대한 새로운 관심입니다. 디지털 홀로그램 설정의 해상도는 다음과 같은 요인의 영향을 받습니다. 개구수, 검출기 피치 및 회절. 과거에는 DH의 분해능을 향상시키기 위해 다양한 기술이 제안되었으며, 이러한 기술 중 일부는 파장을 낮추고, 검출기 피치를 다운샘플링하고, 유효 개구수를 늘리고, 계산 대역폭을 확장하는 것입니다. 최근에는 공간 광 변조기26, Kramers-Kronig 관계27,28 및 축외 디지털 홀로그램 멀티플렉싱29을 사용하여 높은 SBP 이미징을 개발하기 위한 몇 가지 발전이 이루어졌습니다. 구조화된 조명 조명은 이미지 품질과 해상도를 향상시키는 데에도 사용되었습니다30,31,32,33,34,35,36. Zheng et al. DH36의 공간 해상도를 향상시키기 위해 반복 알고리즘과 결합된 다양한 방향의 구조화된 조명을 사용했습니다. Speckle field 조명은 고해상도 이미징과 시야 확대를 위해 DH에서도 사용되었습니다6,37,38,39,40,41,42. 그러나 이러한 스펙클 조명 방법에서는 무작위성을 적절하게 상쇄하기 위해 무작위 조명 패턴을 갖는 여러 홀로그램을 기록해야 합니다.