In der Welt der Optik ist die Erfassung hochdimensionaler optischer Informationen von entscheidender Bedeutung für das Verständnis und die Charakterisierung verschiedener Ziele in verschiedenen Szenen. Dazu gehören wichtige Aspekte wie Bestrahlungsstärke, Spektrum, Raum, Polarisation und Phase. Es ist jedoch eine ziemliche Herausforderung, ein einziges System zu finden, das alle diese Informationen effizient erfassen kann – und gleichzeitig leichtgewichtig, tragbar und kostengünstig ist.
Kommen Sie in die komprimierende spektropolarimetrische Voll-Stokes-Bildgebung (SPI) ein – eine leistungsstarke Technik, die einen passiven Polarisationsmodulator (PM) in ein allgemeines Bildgebungsspektrometer integriert. Dieser Ansatz ermöglicht die Erfassung hochdimensionaler Informationen aus unvollständigen Messungen. Der einzige Haken ist die Notwendigkeit eines Rekonstruktionsalgorithmus, um die 3D-Datenwürfel (x, y und λ) für jeden Stokes-Parameter wiederherzustellen, der den Zustand der elektromagnetischen Strahlung beschreibt. Bedauerlicherweise sind bestehende PMs komplex und erfordern eine genaue Polarisationskalibrierung, und aktuelle Rekonstruktionsalgorithmen leiden oft unter einer schlechten Bildqualität und sind empfindlich gegenüber Rauschen.
Glücklicherweise hat ein Forscherteam der Xi’an Jiaotong-Universität in China eine innovative Lösung gefunden. Wie berichtet in Fortschrittlicher Photonik-NexusSie haben eine passive spektropolarimetrische Modulationstechnik entwickelt, bei der ein einzelner Retarder mehrerer Ordnung und anschließend ein Polarisator zum Einsatz kommen. Sie erstellen ein einheitliches Vorwärtsbildgebungsmodell für SPI und schlagen einen Rekonstruktionsalgorithmus vor, der Deep Image Prior und Sparsity Prior kombiniert. Das Beste daran ist, dass ihre Methode keine Trainingsdaten oder eine genaue Polarisationskalibrierung erfordert und gleichzeitig die 3D-Datenwürfel rekonstruieren und gleichzeitig eine Selbstkalibrierung erreichen kann. Dieser neue Ansatz namens DIP-SP ist äußerst robust gegenüber Rauschen und verbessert die Qualität der rekonstruierten Bilder deutlich.
Um die Machbarkeit und Wirksamkeit ihrer Technik zu demonstrieren, integrierten die Forscher das einfachste PM in ein Miniatur-Snapshot-Bildgebungsspektrometer und erstellten so einen Single-Shot-SPI-Prototyp. Durch Simulationen und Experimente haben sie gezeigt, dass ihr SPI-Schema bestehende Methoden übertrifft. Das Schöne an ihrem Ansatz ist, dass er es ermöglicht, allgemeine Spektralbildgebungssysteme zu passiven Full-Stokes-SPI-Systemen zu machen, ohne ihre intrinsischen Mechanismen zu verändern.
Die Vorteile der DIP-SP-Methode sind vielfältig. Erstens ermöglicht es die Implementierung des einfachsten passiven PM-Schemas, wodurch Kodierung und Dekodierung möglich werden. Zweitens entfällt der Bedarf an zusätzlichen Trainingsdaten und kann auf verschiedene Anwendungen angewendet werden. Drittens entfällt auch die zeitaufwändige Suche nach einem szenenabhängigen Regularisierungsparameter, die bei anderen Methoden erforderlich ist. Viertens ist die Ausgabe des neuronalen Netzwerks dank der Verwendung des Forward-Imaging-Modells physikalisch eingeschränkt und interpretierbar. Schließlich ist eine genaue Kalibrierung der Messmatrix nicht erforderlich und eine grobe vorläufige Polarisationskalibrierung ist akzeptabel. Diese Methode kann auch an andere PM-Systeme angepasst werden, indem die Messmatrix geändert wird.
Dieses vorgeschlagene SPI-Schema kann in der industriellen Inspektion und maschinellen Bildverarbeitung eingesetzt werden, wo häufig Schnappschussfähigkeiten erforderlich sind, und es bietet auch potenzielle Anwendungen bei der Überwachung mit unbemannten Mikroluftfahrzeugen oder Bodenfahrzeugen. Im Bereich der biomedizinischen Diagnose kann es bequem an verschiedene kommerzielle Mikroskope wie Fluoreszenzmikroskopie, konfokale Mikroskopie, Ophthalmoskope, Endoskope und Laryngoskope angepasst werden.
Insgesamt eröffnet die innovative DIP-SP-Methode spannende Möglichkeiten für die Entwicklung von Miniatur-SPI-Systemen, die sowohl optische Freiraumkomponenten als auch die Integration im Chipmaßstab mit photonischen Schaltkreisen oder Metaoberflächen aus Silizium nutzen. Seine Einfachheit, Effektivität und sein breites Anwendungsspektrum machen es zu einem bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der optischen Bildgebung.
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Feng Han et al., Deep Image Prior plus Sparsity Prior: Hin zu einer spektropolarimetrischen Single-Shot-Full-Stokes-Bildgebung mit einem Retarder mehrerer Ordnung, Fortschrittlicher Photonik-Nexus (2023). DOI: 10.1117/1.APN.2.3.036009