光场成像技术的发展为显微成像提供了新的思路,通过对二者进行结合可以实现对微观物体的三维信息和光学信息的获取。
2006年,Levoy和Ng[1]等人在传统光学显微系统的中继成像面上插入一块能够捕获光场信息的微透镜阵列,搭建了世界上第一台光场显微镜(Light-field microscopy,LFM),如图1所示,该光场显微成像系统主要包括传统光学显微镜、微透镜阵列和单反相机。在这项工作中,Levoy和Ng等人分析了LFM光学性能,并展示了通过LFM单次曝光结合计算机数值计算所获得的多个生物标本的多视角、重聚焦和三维重建结果。图2为基于LFM通过数字重聚焦技术重建的蚕嘴三维结构。

图1 传统光学显微镜成像过程(左)、光场显微镜成像过程(中)以及LFM系统(右)
(A-聚光镜;B-载物台;C-物镜;D-物镜成像面;E-目镜;F-微透镜阵列;G-微透镜后焦面)

图2 蚕嘴三维重建结果
与传统光学显微镜相比,光场显微镜大幅度提高了测量景深(80倍甚至更高),无需进行多次扫描即可计算重建三维图像,在生物动态观测领域有着极大的应用前景,因此受到了越来越广泛的关注。但光场显微镜仍存在空间分辨率差、对比度低等问题。
为了提高空间分辨率,2013年,Broxton[2]等人提出了基于波动光学的光场显微镜光学模型(见图3)以及三维反卷积算法,并对花粉粒进行三维重建证明了该方法的可行性,但是采用该方法在焦平面附近存在较强的重构伪影。

光场成像技术与显微镜的结合开创了三维信息获取的新途径。光场显微镜通过微透镜阵列和计算机处理,实现了大景深、快速三维重建,尤其在生物动态观测中展现出潜力。尽管面临分辨率和对比度的挑战,但通过波动光学模型、傅里叶变换处理和神经网络等方法的运用,技术不断优化,应用于神经元活动监测、微尺度流动测量等领域。
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