## Simulation for sensorless adaptive optics (Confocal microscopy, Modal method)
## Introduction
### The simulation generates the aberrated PSF on the pupil with Zernike polynomial 5-22 orders, and corrects them with different methods:
1. GA (Genetic Algorithm). **1000+measurements**
2. Modal method. **350+measurements**
3. SPGD (Stochastic Parallel Gradient Descent). **250+measurements**
4. Optimal Modal method. **150+measurements**
### All the methods follow the basic direction---> Estimate the Zernike polynomial coefficients based on images with some of measurements.
<p>
<img src='img/Comparison of different metrics.png' align="right" width=400>
</p>
A comparison of different metrics (the steeper the curve, the better the metric).
- M1: Variance (`aberration.m`);
- M2: Sharpness (`aberration2.m`);
- M3: Gradient (`aberration3.m`);
- M4: Summation (`aberration4.m`).
<br><br><br><br><br><br><br><br><br>
## Attention
This repo. is made just for self using. It may have bugs or trouble. You can contact me with a github issue.
If you find it useful, please cite our work:
[Liu, J., Zhao, W., Liu, C., Kong, C., Zhao, Y., Ding, X., & Tan, J. (2019). Accurate aberration correction in confocal microscopy based on modal sensorless method. Review of Scientific Instruments, 90(5), 053703.](https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.5088102)
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PSF_with_Aberration.m 1KB
1.jpg 74KB
aberration.m 135B
Modal_Sensor_new.m 4KB
PSF_with_Aberration2.m 3KB
img
Comparison of different metrics.png 34KB
aberration4.m 72B
fun.m 54B
aberration3.m 566B
Modal_Sensor_new2.m 4KB
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Modal_Sensor.m 10KB
AO
4N+1-noise
.gitignore 11B
SPGD.m 3KB
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