A high-performance reconstruction method for partially coherent ptychography

Ptychography现在已经成为主流显微镜技术中的一个工具，可以在广泛的视野内实现定量和高分辨率成像能力。然而，当使用电子或实验室X射线源实施时，其最终性能不可避免地受到可用相干通量的限制。我们提出了一种具有对低相干度高容忍度的通用重建算法，适用于远场和近场ptychography。该方法对于部分时间和空间相干度都是实用的，并且不需要先前对源属性的知识。我们的初始可见光和电子数据表明，该方法可以显著提高重建质量并加速重建的收敛速度。该方法还可以很好地整合到现有的ptychographic引擎中。它还可以改善混合状态和数值单色化方法，需要较少的相干模式或更低维度的Krylov子空间，同时提供更稳定和更快的收敛。我们建议，这种方法可能对弱散射样品的ptychography产生重大影响。

本论文旨在解决ptychography在低相干条件下的重建问题。

论文提出了一种针对低相干条件下的通用重建算法，可用于远场和近场ptychography，并且不需要先验知识。该方法可以显著提高重建质量和收敛速度，并且可以与现有的ptychographic引擎很好地集成。

论文使用可见光和电子数据进行了实验，证明了该方法可以显著提高重建质量和收敛速度。此外，该方法还可以改进混合状态和数值单色化方法，需要更少的相干模式或更低维度的Krylov子空间，同时提供更稳定和更快的收敛。

最近的相关研究包括“Ptychographic reconstruction using a deep learning approach”和“High-resolution ptychography with sparse support recovery”。