极大似然噪声估计的高动态范围叠层衍射成像术

衍射场作为叠层衍射成像技术(ptychography)的重要约束,其信息的丰富度和准确性将直接影响重构质量。提出一种基于极大似然噪声估计的高动态范围(ML-HDR)叠层衍射成像方法,即在探测器线性响应假设下,构建复合高斯噪声模型,根据极大似然估计求解最优权重函数,由多张低动态范围衍射场合成高信噪比衍射场。对比了单次曝光、传统HDR和ML-HDR三种方法的重构质量。仿真和实验结果表明:相比单次曝光,ML-HDR能将动态范围拓宽8位,重构分辨率提升至2.83倍;相比传统HDR,ML-HDR能提高重构图像的均匀性和对比度,且无需额外标定硬件参数。