Digital holography super-resolution for accurate three-dimensional reconstruction of particle holograms
Résumé
In-line digital holography (DH) is used in many fields to locate and size micro or nano-objects spread in a volume. To reconstruct simple shaped objects, the optimal approach is to fit an imaging model to accurately estimate their position and their characteristic parameters. Increasing the accuracy of the reconstruction is a big issue in DH, particularly when the pixel is large or the signal-to-noise ratio is low. We suggest exploiting the information redundancy of videos to improve the reconstruction of the holograms by jointly estimating the position of the objects and the characteristic parameters. Using synthetic and experimental data, we checked experimentally that this approach can improve the accuracy of the reconstruction by a factor more than the square root of the image number.
L'holographie numérique en ligne est utilisée dans de nombreux domaines pour positionner et mesurer des micro ou nano-objets répartis en volume. Pour reconstruire des objets de forme simple, une approche optimale est d'ajuster un modèle de formation d'image. Ceci permet d'estimer précisément la position des objets dans le champ et leurs paramètres de forme. Améliorer la reconstruction 3D d’objet est une problématique importante en holographie numérique, particulièrement quand les pixels sont larges et le rapport signal sur bruit faible. Nous proposons d'exploiter la redondance d'information dans les vidéos pour améliorer la reconstruction d'hologrammes en estimant conjointement les paramètres des objets. En utilisant des simulations et des données expérimentales, nous avons vérifié expérimentalement que cette approche peut améliorer l'incertitude d'un facteur supérieur à la racine carrée du nombre d'images de la séquence.
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