基于光场感知的深度学习结构光显微镜重建增强

本研究解决了结构光显微镜重建中传统算法对光照模式估计不准确导致人工伪影的问题。提出的光场感知结构光显微镜重建方法（AL-SIM）通过直接估计实际光场来修正数据分布变化带来的错误。实验结果显示，该方法在减少重建伪影和提高精确度方面具有显著效果，促进了该技术在复杂生物系统中的应用。