相干衍射成像,相干光源照明条件下，通过物波衍射或干涉光场强度分布获取波前相位信息实现二维或者三维物体成像的技术称为相干衍射成像（CDI）。 相干衍射成像(CDI )是从衍射分布中恢复出物体原图像的过程。物波光场的复振幅函数有振幅和相位两部分组成，物波场的衍射或干涉光场的振幅信息一般通过感光胶片或者数字图像传感器如CCD可以方便的记录其强度分布获得，但是图像传感器不能直接探测波前的相位信息，恢复原图像即重建物波函数需要同时知道其振幅信息和相位信息。,相干衍射成像,相干衍射成像,主要有三种迭代算法： 1、GS算法 GS 算法也称为误差下降算法，物波函数在空域和频域的交替迭代计算过程中，空域强度分布和频域强度分布作为单一迭代约束条件，存在着收敛性迭代停滞问题。 2、HIO算法 改进了误差减少ER 算法并进一步发展了混合输入输出HIO 算法,克服了临界问题,在相干衍射成像中被广泛使用。 3、TIE算法 基本原理是测量沿光传播方向的光强变化推算出垂直方向的相位分布，目前比较常用的解TIE 方程的方法是傅里叶变换法,基于迭代算法的相干衍射成像,GS 基本算法,GS 基本算法,ER 算法,HIO 混合算法,应用于相干成像的迭代相位恢复算法中，典型的是混合输入输出HIO 算法,它是ER算法的基础上，使用一幅输出面的光强分布重建原物波的方法，对于物波函数是实函数的情况效果较好。,基于强度测量的相位恢复算法的核心思想就是通过求解光强传播方程（TIE ），从强度信息中计算出相位信息。 光强传播的方程(TIE )可以写为：,TIE 混合算法,上式描述的是菲涅耳衍射场中光强 I 的轴向梯度与相位 垂轴方向分布的关系。 没有迭代过程，求解TIE 有四种典型的方法，分别是傅里叶变换法、格林函数法、泽尼克多项式法和多重网格法，光强传播方程算法需要测量多次光强分布，但其抗噪性能强。,由于迭代算法通常存在计算量大和迭代收敛性问题，提出了基于波前调制或抽样的波前检测和衍射成像方法。 这类方法的基本思路是：（a）在被测样品和图像传感器记录平面之间引入某种具有特定透过率分布的波前调制或抽样元件；（b）记录物波经波前调制或抽样后的衍射光场的强度分布图样；（c）基于所用波前调制元件的衍射特性建立相应的波前或相位恢复算法，在计算机中实现数字波前重现和数字衍射成像。,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的非迭代阵列抽样衍射成像,基于夫琅禾费衍射的卷积可解阵列波前检测的原理如下所述： （1）让被测波前（具有非均匀的振幅和相位分布）先通过一个特殊设计的多针孔阵列抽样板（CSSA）； （2）被抽样波前经过一个Fraunhofer衍射到达一个图像传感器（如CCD）的记录平面，由CCD记录该Fraunhofer衍射光场的强度分布图样并输入计算机或图像处理器； （3）对所记录的强度图样做逆傅里叶变换得到该强度图样的空间频谱函数； （4）最后再通过一个与CSSA 对应的多针孔阵列抽样板对该频谱函数进行抽样滤波就可以得到待测抽样波前的振幅和相位分布。 被抽样波前的Fraunhofer衍射图样也可通过在CSSA和CCD之间插入一个傅里叶变换透镜并将CCD记录面置于傅里叶变换透镜的后焦面上来获得。由于从该 Fraunhofer 衍射光场强度图样的逆傅里叶变换中求解被测波前在数学上等价于一个解卷积过程，因此我们将以上所用多针孔抽样板命名为卷积可解阵列抽样板并将上述波前探测方法称为卷积可解阵列抽样法。该方法完全不需要迭代过程。相位恢复过程也只在一幅衍射强度图像中进行，不涉及多幅图像的交互处理，可实现二维波前的实时测量。,END,