实验室成员参加“第二届国际计算成像会议”并做邀请报告

2022年10月10-12日，受疫情影响，原定于南京举办的第二届国际计算成像会议（2022 International Computational Imaging Conference, CITA2022）在上海成功举办。本届会议由中国光学工程学会主办，南京理工大学和南京理工大学智能计算成像研究院作为主要承办单位，高度重视并积极参与大会会务筹备工作，保证了此次大会的顺利召开。我实验室成员也踊跃参与相关学术活动，展现了实验室在计算成像领域取得的最新成果，受到参会嘉宾的广泛好评。

图1大会现场

大会共设两个产业论坛，其中计算成像与3D视觉产业高峰论坛由中国光学工程学会主办，南京理工大学智能计算成像研究院联合主办，研究院孵化企业苏州亚博汉智能科技有限公司承办，研究院执行董事左超、苏州亚博汉总经理王槐、中科微至董事杜萍担任论坛主席，研究院总经理张晓磊担任论坛执行主席。论坛汇集了计算成像领域的多位优秀企业代表，围绕计算成像技术行业发展、应用创新等话题进行了广泛深入的交流。

图2研究院张晓磊总经理（左一）发言

除产业论坛外，大会共设11个专题，涵盖计算成像、散射成像、三维成像等多个领域。来自高校、科研院所、光学企业的资深专家、科技精英、技术高管、青年学子共130余人带来了精彩的学术报告，线上线下参会人数共计600余人，共同分享前沿光学技术、探讨技术成果转化之道。

图3大会嘉宾合影

我校副校长陈钱教授担任此次大会共主席，并与中国科学院西安光学精密机械研究所副所长郝伟研究员共同主持了大会报告，陈钱教授表示此次会议在第一届会议成功举办的基础上深入探讨计算成像技术的发展与挑战，为各参会代表提供了学术交流合作的平台，共同推动了此新兴技术向极限挑战。

图4陈钱教授主持大会报告

我实验室左超教授担任程序委员会主席、论坛主席，并在此次会议上做了报告。左超教授以“Fourier Ptychography: wide-field high-resolution quantitative phase imaging and diffraction tomography”为题，深入探讨了傅里叶叠层成像与传统的光学衍射层析成像的区别，详细介绍了什么是傅里叶叠层衍射层析成像，傅里叶叠层衍射层析成像的优势及应用前景，助推傅里叶叠层衍射层析成像在高通量三维显微镜的进一步应用与发展。

图5主旨报告——南京理工大学左超教授

此外，我实验室蔡泽伟教授作为三维成像专题程序委员会委员参加了此次大会，我实验室冯世杰副教授、孙佳嵩副教授、博士生张润南、博士生束业峰也在此次会议上作了精彩的报告。

冯世杰副教授以“Fringe-pattern analysis with deep learning and uncertainty estimation”为题，介绍了一种基于贝叶斯卷积神经网络的条纹分析技术。该方法首先基于U-net神经网络和Concrete dropout技术构建了具有统计预测能力的贝叶斯卷积神经网络。该网络以单幅条纹图像作为输入，经训练后可输出相位的正弦项、余弦项以及它们的方差。在测试阶段，采用蒙特卡罗抽样，获得关于输入条纹图像的一批预测结果。基于这些预测结果可以计算出正弦项均值、余弦项均值以及它们的不确定度（数据/模型不确定度）。最后利用反正切函数与不确定度传播函数，计算最终的相位信息以及相应的不确定度信息。

图6主旨报告——南京理工大学冯世杰副教授

孙佳嵩副教授以“基于傅里叶叠层成像的自适应动态定量相位成像技术”为题，介绍了其针对傅里叶叠层成像技术开展的一系列研究工作：首先对傅里叶叠层成像方法的相位传递函数以及环形最优编码照明模式进行了推导，保证了傅里叶叠层成像技术恢复低频相位的准确性和精度，而环形最优编码照明模式则提高了傅里叶叠层成像技术的成像速度，使其能够实现最快的单帧相位成像。此外，为了解决活细胞长时间观测中极易出现的系统不稳定产生可变像差导致相位重构精度降低的问题，提出了具有自适应动态像差校正能力的傅里叶叠层成像算法，实验结果表明该技术已经能够满足生物医学和生命科学等领域的活细胞长时间动态观测的需求，并且有望拓展到三维衍射层析领域，以实现鲁棒性更高、速度更快的高分辨三维层析显微成像。

图7邀请报告——南京理工大学孙佳嵩副教授

博士生张润南以“Coherence retrieval and multi-contrast microscopy imaging by transport of intensity stack”为题，介绍了一种基于光强堆栈的相干复原方法并进一步展示了在计算显微成像中的应用。报告分为四个部分，首先介绍了相干性的定义以及对相干测量的意义和重要性，引出了相干测量现有的方法和存在问题以及在显微成像中的应用潜力。接着讲述了所提方法的原理。通过实验验证了方法的正确性，即提出的方法能够进行高分辨率的四维相干复原。最后，进一步把方法应用到计算显微成像中，对一个植物样品进行多模态成像，揭示了其所提方法在生命科学中的应用潜力。

图8专题报告——南京理工大学博士生张润南

博士生束业峰以“Adaptive optical quantitative phase imaging based on annular illumination Fourier ptychographic microscopy”为题，介绍了一种基于傅里叶叠层成像实现针对定量相位成像的自适应像差校正技术。报告首先介绍了傅里叶叠层成像技术的基本原理以及目前应用于活细胞长时程观测时所遇到的问题。其次对该技术原理进行了讲解，该项技术仅需要采集少量的光强图就可以实现针对时变像差的动态补偿，实现长时间范围内对活细胞的稳定观测。最后介绍了该项技术在针对HeLa活细胞51小时连续成像下的生物应用，在大视场范围内，对空变和时变的像差实现了联合自适应校正，有望被应用于更多的生物医学应用中。

图9专题报告——南京理工大学博士生束业峰

计算成像是近年来国内外光电领域的研究前沿和热点方向，在车辆自动驾驶、工业生产与检测、生命科学与医疗、国防安全等领域有广泛的应用需求与发展潜力。从南京到上海，本次会议经受住了疫情的重重考验，为相关领域研究人员提供了一个交流新思想、切磋新技术的舞台，促进了计算成像技术的发展，推动了相关学科的科技创新和成果转化，助力了计算成像研究方向的教学科研水平及影响力的提升。期待下一届“国际计算成像会议”的顺利召开！