Simulation-Trained Sparse Coding for High-Precision Phase Imaging in Low-Dose Electron Holography
Simulation-Trained Sparse Coding for High-Precision Phase Imaging in Low-Dose Electron Holography
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用于低剂量电子全息术中高精度相位成像的仿真训练稀疏编码
DOI：
10.1017/s1431927620001452
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发表时间：
2020
影响因子：
2.8
通讯作者：
Yamamoto Kazuo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Anada Satoshi;Nomura Yuki;Hirayama Tsukasa;Yamamoto Kazuo
通过使用模拟全息图进行学习和验证过程，我们将稀疏编码这一机器学习方法的适用性扩展到低剂量电子全息术。具有散粒噪声的全息图被准备用于生成包括表示干涉条纹的基本特征的模型或词典。该词典被应用于具有各种信噪比(SNR)的其他模拟全息图的稀疏表示。结果表明，对于信噪比极低(0.10)的全息图，该方法成功地去除了噪声，且去噪后的全息图提供了准确的相位分布。此外，这项研究还表明，从模拟全息图中学习的字典可以用于对不同曝光时间记录的p-n结样品的实验全息图进行去噪。结果表明，经过模拟训练的稀疏编码适用于广泛的成像条件，尤其适用于观察电子束敏感材料。
We broaden the applicability of sparse coding, a machine learning method, to low-dose electron holography by using simulated holograms for learning and validation processes. The holograms, with shot noise, are prepared to generate a model, or a dictionary, that includes basic features representing interference fringes. The dictionary is applied to sparse representations of other simulated holograms with various signal-to-noise ratios (SNRs). Results demonstrate that this approach successfully removes noise for holograms with an extremely small SNR of 0.10, and that the denoised holograms provide the accurate phase distribution. Furthermore, this study demonstrates that the dictionary learned from the simulated holograms can be applied to denoising of experimental holograms of a p–n junction specimen recorded with different exposure times. The results indicate that the simulation-trained sparse coding is suitable for use over a wide range of imaging conditions, in particular for observing electron beam-sensitive materials.
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DOI：
--
发表时间：
1996
期刊：
影响因子：
--
作者：
H. Lichte;D. Geiger;A. Harscher;E. Heindl;M. Lehmann;Dimitrios Malamidis;A. Orchowski;W. Rau
通讯作者：
W. Rau
影响因子：
2.2
作者：
RU, Q;LAI, G;TONOMURA, A
通讯作者：
TONOMURA, A
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影响因子：
8.6
作者：
Matsuda;Hasegawa;Igarashi;Kobayashi;Naito;Kajiyama;Endo;Osakabe;Tonomura;Aoki
通讯作者：
Aoki
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影响因子：
4
作者：
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通讯作者：
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H. Fujiwara