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高光谱结构光照明光场显微成像方法和成像系统在当今科技飞速发展的时代，我们总是在追求更清晰、更细腻的视觉体验。
就像我们小时候用放大镜观察蚂蚁搬家，那种对细节的好奇心驱使着科学家们不断探索。
现在，他们带来了一项革命性的成像技术——高光谱结构光照明光场显微成像方法和成像系统。
这技术听起来是不是有点拗口？别急，咱们慢慢来聊聊。
首先，咱们得知道，这技术是干嘛的。
简单来说，它就像是给显微镜装上了超级大脑，让科学家们能够更深入地观察微观世界。
就像我们用手机拍照，有了高像素，照片就更清晰，细节更丰富。
这技术也是这样，它通过高光谱和结构光照明，让显微镜下的图像更加精细，而且还能捕捉到更多维度的信息。
想象一下，你站在一个巨大的图书馆里，每本书都是一本关于生命奥秘的书。
传统的显微镜只能让你读到其中的一两页，而高光谱结构光照明光场显微成像技术，就像是给了你一把万能钥匙，让你能够打开每一本书，阅读里面所有的内容。
这技术不仅能看到细胞的形状，还能看到它们的“心情”——通过分析光谱，科学家们可以了解细胞内部的化学成分，就像侦探通过线索推断案情一样。
而且，这技术还特别聪明，它能通过结构光照明，像舞台上的聚光灯一样，照亮微观世界中的每一个角落。
这样，即使是最微小的细节，也不会被忽略。
就像在夜空中，即使是最暗淡的星星，有了望远镜的帮助，也能被我们发现。
当然，这技术的诞生并不是一蹴而就的。
它就像是一场马拉松，科学家们一步一个脚印，不断突破技术的极限。
他们就像是攀登珠穆朗玛峰的勇士，不畏艰难，勇往直前。
每一次的突破，都像是攀登者在山峰上插上一面新的旗帜，宣告着人类对未知世界的探索又前进了一步。
现在，这项技术已经开始在医学、生物学等领域大显身手了。
比如，在癌症研究中，它可以帮助科学家们更准确地识别癌细胞，就像在茫茫人海中找到一个特定的人一样。
在材料科学中，它能帮助工程师们观察材料的微观结构，从而设计出更坚固耐用的产品。
不过，就像任何新技术一样，高光谱结构光照明光场显微成像技术也面临着挑战。
光场成像技术1.前言光场是空间中同时包含位置和方向信息的四维光辐射场的参数化表示，光场数据的获取为计算成像提供了很多新的发展方向。
传统成像方式在拍摄高速运动或者多主体较大间距物体时，容易出现失焦、跑焦现象。
对于高速运动物体来说，想抓住精彩一瞬的同时对准焦是非常困难的。
此外，要减少高速运动物体带来的运动模糊，如果减少曝光时间则导致图像太暗，增大孔径则造成景深太小，背景模糊。
而对多主体目标物来说，焦点往往对准在中心物体上，其他目标由于景深过小往往看不清细节。
调小光圈的方法在光线充足的情况下可以使用，但是在拍摄光线不足的室内条件下会带来曝光不足的问题。
光场成像通过记录光辐射在传播过程中的四维位置和方向的信息，相比只记录二维的传统成像方式多出2个自由度，因而在图像重建过程中，能够获得更加丰富的图像信息。
此外，还能通过数字重聚焦技术解决特殊场合图像的失焦、背景目标过多等问题; 通过合成孔径技术实现“透视”监视; 在与显微技术融合后，还能得到多视角大景深显微图像，以及重建后的三维立体图。
2.光场成像的发展光场成像的雏形可以追溯到1903年Ives 发明的双目视差显示系统中运用的针孔成像技术，通过在主透镜的像面处放置针孔面阵列，从而使原像面处的光辐射按角度进行重分布后记录在光探测器上，避免了角度信息的丢失。
1908 年，Lippman 发明集成照相术( integral photography，IP)，后来被广泛运用于三维全息成像．通过用微透镜阵列代替针孔面阵列，在底片上接收到有微小差别的一系列基元图像，消除了Ives 装置中的弥散斑。
Gershun 在1936年提出光场的概念，将其定义为光辐射在空间各个位置向各个方向的传播［3］。
他认为，到达空间不同点处的光辐射量连续变化，能够通过几何分析进而积分的方法来计算像面上每点的光辐射量。
但是，由于计算量庞大，能够进行高次运算的计算机尚未出现，所以当时未能对其理论进行验证。
光场成像参考书-回复什么是光场成像？为什么光场成像是一种有前途的技术？如何利用光场成像进行三维重建？光场成像在哪些领域有应用前景？光场成像是一种通过记录光场信息的技术，可以实现全息式的图像捕捉和三维重建。
光场是指描述立体光的各个光线在空间中的方向和强度的函数，光场成像的目的是获取并利用这些信息。
相较于传统的摄影技术，光场成像具有很多优势。
首先，光场成像可以提供更多的信息。
传统的摄影技术只能捕捉到图像的2D投影信息，而光场成像可以记录到每一个像素点上的光线方向和强度。
这使得后期处理时可以通过重新调整焦距、光学参数等来获得不同的视角、焦点和景深。
其次，光场成像具有更高的灵活性。
传统的摄影需要在拍摄时决定焦距、光圈等参数，而光场成像则可以在事后通过软件调整这些参数，从而获得最佳的效果。
在光场成像的三维重建中，主要有几个步骤。
首先，使用具有微透镜阵列的光学传感器来捕捉光场信息。
这个传感器可以记录到每个像素上的光线方向和强度。
然后，利用计算机算法对光场信息进行处理和解析。
通过分析光线的轨迹和交叉点，可以恢复出原始场景的三维形状和深度信息。
最后，利用这些三维信息，可以重新生成出不同视角下的图像或者视频。
光场成像在许多领域都有广阔的应用前景。
首先，光场成像可以应用于虚拟现实和增强现实技术中。
通过记录和重新生成场景的光场信息，可以提供更加逼真的虚拟现实体验，使用户能够自由移动和交互。
其次，光场成像可以应用于医学影像学中。
通过获取患者体内器官的光场信息，可以更加准确地诊断和治疗疾病。
此外，光场成像还可以用于机器视觉、追踪和测量等领域。
总的来说，光场成像是一种具有前途的技术。
它可以提供更多的图像信息，具有更高的灵活性，并且在许多领域都有广阔的应用前景。
随着计算机算法的不断发展和硬件设备的提升，光场成像有望在未来取得更大的突破。
光场技术在显微镜中的应用显微镜一直是生物学研究中不可或缺的工具。
光场技术是一种新型的成像技术，它可以帮助生物学家更好地观察细胞和分子结构。
一、光场技术的原理
光场技术是基于焦散的成像原理，将待观察物品投影到一个中心平面上。
这种技术能够将待观察物品的立体信息转化为平面图像，使人们能够更好地观察生物组织的形态和结构。
二、光场技术在显微镜中的应用
1. 高分辨显微镜
光场技术可以开发出更高的分辨率显微镜，能够以比传统显微镜更高的精度观察生物组织的形态和结构。
利用这种技术，人们可以获得更为精确的生物信息，从而更好地理解生物学问题。
2. 细胞成像
光场技术还可以用于细胞成像方面。
它能够帮助生物学家更好地观察细胞结构和细胞运动，从而获得更为准确的数据。
这种技术的前景非常广阔，它可以帮助科学家更好地理解细胞的生物学功能。
3. 分子成像
利用光场技术更好地观察生物分子结构的拓扑和动态行为，可以更好地了解蛋白质结构和功能。
这种技术对生化学和制药工业具有重要的应用价值，在新药研发方面有着广泛的应用前景。
三、光场技术的应用前景
随着光场技术的不断发展，它在生物医学相关领域的应用前景也越来越广阔。
采用这种技术，可以有效地减少传统医学领域诊断和治疗中的疑难与误诊的患者，同时提高医学处置的准确性以及效率。
综上所述，光场技术在显微镜中的应用前景非常广阔。
它可以对生物研究带来巨大的帮助，从而推动生物研究的进步。
随着技术的不断发展，相信光场技术将在科学研究和医学技术方面发挥重要的作用。
光场成像理论目录1. 光场概念 (1)1.1七维全光函数 (1)1.2全光函数的降维 (1)2. 光场采集设备的发展与典型结构 (2)2.1多相机光场采集 (3)2.2单相机光场采集 (6)3. 微透镜阵列的光场采集 (11)3.1基于针孔阵列的光场采集 (11)3.2基于微透镜阵列的光场采集 (13)1. 光场概念1.1七维全光函数光场（Light field）的概念最早于1936年由A.Gershun提出，用以描述光在三维空间中的辐射传输特性。
1991年，E.adelson和J.Bergen根据人眼对外部光线的视觉感知，提出全光函数（Plenoptic function），利用七维函数表征场景中物体表面发出（或反射）的光线。
在全光函数可以表示为：P7 二P（x,y,z,\「，t）其中，x, y,z —表征光纤中任意一点的三维坐标；二「一表征光纤传输方向'—表征光线波长t—表示时间此时，全光函数F7二P（x, y,乙亠二■ ,t）表示了波长为’的光线t时刻经过三维空间中坐标为（x,y, z）的点，且传播方向为（乙:）的一条光线。
与只包含位置信息的光场不同，全光函数的七维表示增加了光线的色彩信息及动态变化。
1.2全光函数的降维根据全光函数 R=P （x,y, z,H ：「，t ）的意义，当光线在自由空间中传播时， 其频率（即 波长■）不发生变化，对于静态场，此时全光函数可由七维降至五维，即R 二 P （x,y,z,£ ）由于观察者往往受限于目标的成像范围，此时五维光场出现一位冗余，当给定光线在自由空间的辐射不发生变化，因此在限光器的空间范围内，五维光场可以表示为四维光场。
四维光场的参数化表征可有一下三种方式：1） 方向-点参数化表政法。
利用光线与平面的交点（x,y ）和光线方向作为四维参数来描述光场中的光线。
2） 球面光场参数表征法。
利用紧紧包围三维物体的球面上两点， 可以表征球面封闭范围内任意一条光线的传播。
计算光场成像
光场成像是一种用于生成优秀图像质量的技术。
该技术可将原始图像的平面波场转换为图像呈现的定向均匀波场，从而提高图像质量和成像效率。
计算光场成像主要涉及以下几个方面：
1. 光场传递函数的计算
光场传递函数是一个表示成像过程中光束传输的函数。
基于该函数，可以计算出成像前后的光场，从而实现成像。
要计算光场传递函数，需要考虑成像系统的物理特性、光源的属性等因素。
2. 借助数学算法优化计算速度
计算光场成像时，数学算法非常重要。
利用优化算法可以大大提高计算速度，提高成像效率。
例如，使用明渠法可以简化计算，提高计算效率。
3. 采用先进的硬件设备
计算光场成像需要高性能的硬件设备。
例如，使用GPU可以提高并行计算速度，从而加速光场成像的计算过程。
使用高性能计算机和存储系统可以提高运行效率和数据处理速度。
4. 选择合适的成像算法
成像算法的选择与光场传递函数的计算密切相关。
在选择合适的成像算法时，需要考虑实验数据集、成像质量、计算资源等因素。
例如，使用傅里叶变换可以实现快速的谱域成像，但涉及到能量损失和伪影等问题。
总之，计算光场成像是需要系统的考虑多个因素并采用综合技术的过程。
这是一项具有挑战性的领域，同时也是未来计算机视觉和成像技术发展的重要方向。
光场成像技术1.前言光场是空间中同时包含位置和方向信息的四维光辐射场的参数化表示，光场数据的获取为计算成像提供了很多新的发展方向。
传统成像方式在拍摄高速运动或者多主体较大间距物体时，容易出现失焦、跑焦现象。
对于高速运动物体来说，想抓住精彩一瞬的同时对准焦是非常困难的。
此外，要减少高速运动物体带来的运动模糊，如果减少曝光时间则导致图像太暗，增大孔径则造成景深太小，背景模糊。
而对多主体目标物来说，焦点往往对准在中心物体上，其他目标由于景深过小往往看不清细节。
调小光圈的方法在光线充足的情况下可以使用，但是在拍摄光线不足的室内条件下会带来曝光不足的问题。
光场成像通过记录光辐射在传播过程中的四维位置和方向的信息，相比只记录二维的传统成像方式多出2个自由度，因而在图像重建过程中，能够获得更加丰富的图像信息。
此外，还能通过数字重聚焦技术解决特殊场合图像的失焦、背景目标过多等问题; 通过合成孔径技术实现“透视”监视; 在与显微技术融合后，还能得到多视角大景深显微图像，以及重建后的三维立体图。
2.光场成像的发展光场成像的雏形可以追溯到1903年Ives 发明的双目视差显示系统中运用的针孔成像技术，通过在主透镜的像面处放置针孔面阵列，从而使原像面处的光辐射按角度进行重分布后记录在光探测器上，避免了角度信息的丢失。
1908 年，Lippman 发明集成照相术( integral photography，IP)，后来被广泛运用于三维全息成像．通过用微透镜阵列代替针孔面阵列，在底片上接收到有微小差别的一系列基元图像，消除了Ives 装置中的弥散斑。
Gershun 在1936年提出光场的概念，将其定义为光辐射在空间各个位置向各个方向的传播［3］。
他认为，到达空间不同点处的光辐射量连续变化，能够通过几何分析进而积分的方法来计算像面上每点的光辐射量。
但是，由于计算量庞大，能够进行高次运算的计算机尚未出现，所以当时未能对其理论进行验证。
1948 年，Gabor 利用2 束相干光干涉记录下物体衍射未聚焦的波前，获得第一张全息图。
如果把这张全息图看作是包含方向和位置信息的光辐射函数，那么这其实也是一张特殊的光场图像，而非传统只记录强度信息的二维图像。
20 世纪六七十年代，Okoshi、Dudnikov、Dudley、Montebello等学者对IP 技术进行了不断的改进，微透镜阵列在成像方面的作用也得以凸显。
随着计算机技术的不断发展和微透镜制作精度的提高，Adelson 于1992年将光场理论成功运用到计算机视觉，并提出全光场理论( plenoptic theory)。
光场理论的进一步完善归功于1996 年Levoy 的光场渲染理论( light field rendering，LFR)，他将光场进行参数化表示，并提出计算成像公式。
在此基础上，2005 年，Ng 发明了第一台手持式光场相机，其原理简单，使用方便。
2006 年，Levoy 将LFR 理论运用于显微成像，并研制出光场显微镜( lightfield microscopy，LFM) ，能够一次曝光得到多个视角多组焦平面图像，从而得到大景深的显微图片，并可进行三维重建。
目前，随着光电技术及器件的发展和光场理论的进一步完善，光场成像正逐步渗透到航空拍摄、动画渲染、安全监视、科学仪器、摄影传媒、立体显示等各个领域，并朝着集成化、实用化、多元化的方向迈进。
3.光场的定义及其获取方式3.1 光场的定义图1. 光场的四维参数化光场实质上就是空间中所有光线光辐射函数的总体。
光线携带二维位置信息( u，v) 和二维方向信息( θ，φ) 在光场中传递。
根据Levoy 的光场渲染理论，空间中携带强度和方向信息的任意光线，都可以用2个平行平面来进行参数化表示( 图1) ，光线与这2个平面相交于2点，形成一个四维光场函数L( u，v，x，y)。
对光场的不同理解可形成不同的光场获取方式。
如果把光场看作是位置和角度信息的叠加，可以有比较简单的获取方式。
比如，通过采用不同的观察视角和不同位置的照明来抓拍一系列照片的方式。
但是这2种方法太慢，而且操作不方便。
采用针孔成像的方式原理最简单，但是由于位置和角度之间不成线性关系，计算复杂，因而应用也不广泛。
3.2 光场的获取方式目前获取光场的手段主要分为以下3种:1)微透镜阵列。
这是最常用的光场获取方式，实现方式也最简单。
在普通成像系统的一次像面处插入一个微透镜阵列，每个微透镜元记录的光线对应相同位置不同视角的场景图像，从而得到一个四维光场。
微透镜阵列所在平面可看作图1 中的u-v 面，探测器面可看作x-y面。
Adelson 的全光场相机，Ng 的手持光场相机，Levoy 的光场显微镜( LFM)，Fife 的光场“芯片”以及Georgiev 的Plenoptic Camera 2. 0等，都是采用微透镜阵列来获取四维光场数据，只是在u-v面和x-y面的处理上略有区别，从而实现不同的功能。
其中，Adobe 公司的光场相机，采用透镜和棱镜阵列获取光场数据，相比传统的微透镜阵列方式，可移植性更强。
它将透镜和棱镜集成为一个光学元件，外接在普通相机上即可实现，具有较高的图像分辨率; 但是由于镜头外接，会引入新的像差。
2)相机阵列。
它是指通过相机在空间的一定排布来同时抓取一系列视角略有差别的图像，从而重构出光场数据的方法。
比如斯坦福大学的128 相机阵列，采用不同空间排布，能够获得一些异于普通相机的特性，包括空间分辨率、动态范围、景深、帧速、光谱敏感性等。
其中大尺度空间排布的相机阵列主要用于合成孔径成像实现“透视”监测，或通过拼接实现大视角全景成像，而紧密排布型则主要用于获取高性能的动态场景。
还有Isaksen 的单相机扫描系统，是通过相机在场景中特定移动获取不同视角的图像，它构建的初衷在于研究光场数据的动态参量化。
此外，比较成功的样机还有MIT 的64 相机阵列，卡耐基－梅隆大学的“3D Room”等。
3)掩膜及其他。
其共同点在于都是对相机的孔径做相应处理，都能重构出光场数据。
典型的有Veeraraghavan 的光场相机，通过在普通相机光路中插入一个掩膜实现。
其获取的图像看似与普通相机类似，但经过变换到频域后发现，其频域呈规律性分布，与光场数据的频域特性类似，也能处理得到四维光场信息。
它的优点在于掩膜是非折射元件，不管是从后期成像质量还是硬件方面，都比微透镜阵列更容易实现。
可编程孔径相机插入的是一个特殊的遮光板，它可以通过编码来提高图像的空间分辨率和景深，也可以重构出四维光场。
环形孔径相机，结构比较复杂，须做退卷积处理，可达到较高的图像分辨率。
4.基于光场的数字重聚焦技术4.1 计算成像原理光场相机的光学成像系统由3部分构成: 主透镜系统、微透镜阵列和光电探测器件。
主透镜系统相当于传统相机的物镜，在像面处放置微透镜阵列，探测器放置在微透镜的焦距处。
成像原理为，物体上一点经过主透镜系统后聚焦于微透镜阵列平面，而后经单个微透镜分散出强度和方向分量，到达探测器的不同面元，此即该物点的光场信息。
如果把微透镜看作成像器件，主透镜的主面与探测器阵列满足物象共轭关系。
所以，主透镜系统的光瞳经过单个微透镜所成的像正好覆盖光电探测器的若干像素点。
达到最大的角分辨率，需保证主透镜系统的像方 F 数与微透镜阵列的F 数一致，否则会造成光场方向信息和成像目标空间分布的混叠．如图1，将相机的光学系统抽象成四维光场，其中u -v 面是光学系统的主面，x-y 面是探测器所在平面．L F( x，y ，u，v ) 代表给定光线的光辐射量，下标F 代表两平面之间的距离，像面上接受到的辐射量可表示为：（1）其中，θ 为光线L F( x，y，u，v) 与u-v 面法线的夹角，A( u，v ) 为光瞳函数．假定x-y 和u-v 面无穷大，光瞳之外的光线LF( x，y ，u，v) = 0，引入近轴近似，将公式简化为：（2）通过数值积分近似求解，便可得到一幅数字图像。
4.2数字重聚焦原理图2. 数字重聚焦原理图如图2，x-y 面为重聚焦目标物所在的空间像平面，其接收到的光辐射量可表示为（3）其中，α = F'/F为变焦倍率。
代入( 2) 式，定义切片算子β［f］( x) = f(βx) ，重聚焦后的图像表达式为（4）根据傅里叶切片定理的推论，x-y 面上得到的光辐射量是光场LF( x，y ，u，v) 的一个切片的投影积分。
也就是说，通过一次曝光得到的4D 光场信息，可用于重建不同焦距处的图像。
文献指出，当对一幅图像进行多次重聚焦处理时，频域的方法比空域更加简便。
将四维光场变换到频域为（5）经过切片处理后得到二维图像频谱:（6）逆变换后得到二维图像表达式:（7）图3 为空域和频域2 种算法及其复杂度示意。
由于a 的连续变化，空域和频域的计算复杂度分别集中在投影积分和二维切片阶段。
可以看出，频域的O( n2 )比空域的O( n4 )，计算速度得到大大提高。
图3.两种重聚焦算法及计算复杂度示意图除了上面的数字重聚焦技术，当然还有很多基于光场的其他技术，这里就不再一一介绍。
5.光场成像技术展望传统相机在成像的同时，限制了图片的重塑性; 而光场成像则保留了这种可能，因为它记录的是包含位置和方向信息的四维数据。
换句话说，即使不是图像的拍摄者，也能对视角、远近景，甚至是光线本身进行操纵，以获得更为满意的结果。
比如机器视觉，机器是前台执行拍摄的主体，它所“看”到的东西也许并不是人所希望的，如果采用光场成像，便可以加入人对图像的理解，最终得到的多媒体信息才能更灵活化、多元化。
而且，随着CPU 运算速度的爆炸式增长和重构算法的不断改进，与计算机技术紧密联系在一起的光场成像技术的发展前景也将非常乐观。
可以预见的应用范围很广: 对普通摄影爱好者来说，可以通过数字重聚焦技术提高聚焦能力，摆脱失焦、跑焦困扰，增加对图片处理的灵活性; 对于高速运动场景、多主体距离较大场景以及光线不足的室内拍摄，有其独特的优势; 在安全及监控领域，通过合成孔径技术实现“透视”监控; 在多媒体动画及电视广告领域，可以通过光场数据合成视角像来实现虚拟3D 显示; 通过对光场数据的反演，还能数字化地校正光学系统像差，降低透镜制作精度，大大降低光学系统设计和加工难度。
目前获取光场的手段开始朝着2 个极端方向发展: （1）大尺度的大规模相机阵列；（2）小尺度的光场显微镜。
这就意味着能在更多的领域中运用光场成像技术，大到航空拍摄，小到微生物观测，甚至延伸到目前所有能运用到光学成像的领域。
世界是三维的，而传统成像却一直在用二维的方法记录它，如果能把缺失的部分补全，那么，我们就可以看到一个更为真实的世界，不再因为“一叶障目，不见泰山”，这就是光场成像试图去实现的目标．然而，光场数据多出的 2 维信息是以牺牲一定的空间分辨率为代价的，二者之间存在一个折衷。
