傅里叶叠层重建代码

资 源 简 介

傅里叶叠层重建代码

详 情 说 明

傅里叶叠层重建是一种结合了相位恢复与叠层成像的先进计算成像技术。该技术通过多幅低分辨率图像在频域中的迭代优化，最终重建出高分辨率的复振幅图像。

核心思路是通过采集多幅存在微小位移的衍射图案，在傅里叶空间进行交替投影迭代：首先利用已知的照明函数约束实空间振幅，随后通过傅里叶变换施加频域约束。这种交替更新过程逐步修正相位信息，最终突破衍射极限实现超分辨率重建。

典型实现包含三大关键步骤：位移估计确定各帧相对位置、初始化频域合成建立初始猜测、混合输入输出算法进行迭代优化。其中位移校准精度和收敛条件设置直接影响重建质量，常需配合正则化方法抑制噪声放大。

该技术在X射线显微、光学断层扫描等领域具有重要应用价值，能实现非接触、无透镜的高分辨率成像，为生物样本观测和半导体检测提供了新方案。现代改进算法还引入了深度学习框架进一步提升重建速度和抗噪能力。