01 導(dǎo)讀

近期，國(guó)防科技大學(xué)理學(xué)院楊俊波教授團(tuán)隊(duì)和計(jì)算機(jī)學(xué)院王耀華教授團(tuán)隊(duì)、西南大學(xué)吳加貴教授團(tuán)隊(duì)提出基于光電計(jì)算融合的超構(gòu)透鏡消色差成像方案。這種方案可以幫助超構(gòu)透鏡的色差有效消除，降低超構(gòu)透鏡在設(shè)計(jì)、制造和規(guī)?；a(chǎn)方面的難度。為超構(gòu)透鏡在移動(dòng)相機(jī)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了實(shí)用化解決新方案。相關(guān)研究成果以“Broadband Achromatic Imaging of a Metalens with Optoelectronic Computing Fusion”為題發(fā)表在Nano Letters上。

2024| 前沿進(jìn)展

02 研究背景

超構(gòu)表面能夠在微觀尺度上精細(xì)操縱光的偏振、相位和振幅，為平面光學(xué)元件的開(kāi)發(fā)提供了新的解決方案。具有亞波長(zhǎng)厚度的超構(gòu)透鏡通過(guò)特殊的二維結(jié)構(gòu)的排列能夠輕松實(shí)現(xiàn)多功能。基于超構(gòu)透鏡的應(yīng)用引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的極大興趣，例如全息、貝塞爾光束、可調(diào)節(jié)超構(gòu)透鏡和成像。然而，由于超構(gòu)透鏡內(nèi)在特性，使得其相位的變化依賴于波長(zhǎng)，這就導(dǎo)致了色散的問(wèn)題，限制了超構(gòu)透鏡的廣泛應(yīng)用。寬帶色差的消除是一個(gè)不可忽視的問(wèn)題。

03 研究創(chuàng)新點(diǎn)

研究團(tuán)隊(duì)提出了基于光電計(jì)算融合的消色差成像超構(gòu)透鏡方案，該超構(gòu)透鏡無(wú)需各種復(fù)雜形狀的納米柱組合。更為重要的是，該方法具有可拓展至其他波段的良好潛力。其工作原理如圖1所示。彩色圖像經(jīng)過(guò)超構(gòu)透鏡成像后，因色差而導(dǎo)致圖像模糊。光電計(jì)算融合利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)W習(xí)到色差的映射，從而還原出彩色圖像的原始色彩。

圖1 基于光電計(jì)算融合的消色差系統(tǒng)示意圖

如圖2所示。該算法將超構(gòu)透鏡形成的色差圖像作為輸入，輸出為經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理后的恢復(fù)圖像。在訓(xùn)練過(guò)程中，我們使用投影儀顯示的原始彩色圖像作為標(biāo)簽。該模型首先通過(guò)多通道卷積運(yùn)算提取色差圖像的特征。在這個(gè)過(guò)程中，通道逐漸加深，同時(shí)圖像尺寸逐漸縮小。隨后，對(duì)壓縮圖像應(yīng)用特殊旋轉(zhuǎn)以增強(qiáng)其特征。最后，通過(guò)帶有轉(zhuǎn)置卷積的解碼器對(duì)圖像進(jìn)行放大，并減少通道數(shù)以恢復(fù)彩色圖像。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)使得我們能夠更好地理解和處理色差圖像中的關(guān)鍵特征，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的恢復(fù)效果。

圖2 用于光電計(jì)算融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。如圖3所示為彩色成像實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)示意圖。在實(shí)驗(yàn)中，超構(gòu)透鏡對(duì)彩色圖像進(jìn)行成像。這一圖像由一個(gè)百倍物鏡進(jìn)行放大，最終經(jīng)過(guò)光調(diào)制后由CCD捕獲得到最終的圖像。這個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建使得研究團(tuán)隊(duì)能夠深入探究光電計(jì)算融合在消色差成像超構(gòu)透鏡中的實(shí)際效果，驗(yàn)證光電計(jì)算融合技術(shù)在色差校正方面的有效性。

圖3 彩色成像光學(xué)系統(tǒng)設(shè)置示意圖

如圖4所示。通過(guò)采用所提出的方法，該研究能夠有效地減輕色差對(duì)圖像造成的影響，從而獲得更真實(shí)的色彩表現(xiàn)。通過(guò)原始圖像與恢復(fù)圖像的邊緣提取對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示經(jīng)過(guò)光電計(jì)算融合處理后的圖像呈現(xiàn)出更為清晰的輪廓。在評(píng)估指標(biāo)方面，論文提出的方法在峰值信噪比(PSNR)指標(biāo)上最大可提高12dB，在結(jié)構(gòu)相似性指標(biāo)(SSIM)有數(shù)倍的提升。值得一提的是，該研究所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單修改后即可實(shí)現(xiàn)超分辨率功能，展現(xiàn)出較大的拓展?jié)摿Α?/p>

圖4 彩色圖像的色差恢復(fù)與邊緣提取結(jié)果

04 總結(jié)與展望

團(tuán)隊(duì)提出的基于光電計(jì)算融合的消色差能夠有效消除超構(gòu)透鏡的色差。該方案不需要精細(xì)復(fù)雜的單元結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)或多層復(fù)用，也不需要單元結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建，從而大大降低了超構(gòu)透鏡的設(shè)計(jì)時(shí)間和制造難度。這種光電計(jì)算融合的方案為超構(gòu)透鏡在交通視覺(jué)、VR等領(lǐng)域的應(yīng)用提供了新的可行方案。

此工作國(guó)防科技大學(xué)為第一單位，國(guó)防科技大學(xué)博士研究生程偉為第一作者，國(guó)防科技大學(xué)楊俊波教授，西南大學(xué)吳加貴教授和國(guó)防科技大學(xué)王耀華教授為共同通訊作者。該研究得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目和國(guó)家自然科學(xué)基金等的資助。

審核編輯：劉清