刘红林 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所 量子光学重点实验室,上海 201800
2 中国科学院大学 材料与光电研究中心,北京 100049
透过散射介质的光学成像是人们长期追求但一直未能真正解决的问题。研究人员提出并发展了各种各样的方法和技术,从最早只利用弹道光的时间门和空间门技术,到后来利用了散射光的波前整形、散射矩阵测量和散斑自相关成像,再到近年热门的深度学习方法。尽管这些方法和技术都经过了毛玻璃、氧化锌薄膜、生物组织切片等薄散射介质的原理性验证,但随着介质厚度增加,所有方法和技术都迅速失效。厚度一直是难以克服的瓶颈。这篇评论归纳对比了散射成像的主要方法和技术,重新审视了经过散射介质波前被完全随机化等主流观点,分析了现有方法和技术无法透过厚散射介质成像的原因,并提出了未来有望真正解决问题的研究方向。
透过散射介质成像 弹道光 散射光 波前整形 散斑自相关成像 深度学习 imaging through scattering media ballistic photons scattered photons wavefront shaping speckle autocorrelation imaging deep learning 
红外与激光工程
2022, 51(8): 20220261
甘雨 1,2刘红林 1,2,*高敬敬 1,2宋纯元 1,2[ ... ]韩申生 1,2,3
作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所 量子光学重点实验室,上海 201800
2 中国科学院大学,北京 100049
3 中国科学院大学 杭州高等研究院,浙江 杭州 310024
利用相位恢复算法可以从光纤近端的光强分布求解光纤远端的场强分布。光纤的响应可以用传输矩阵描述。实验上则是在不同的输入情况下对输出端的光强分布进行足够数量的采样来测量传输矩阵。显然,采样点的位置分布,包括采样点数目和间隔,影响着传输矩阵的测量,而相位恢复算法的精度和效率与传输矩阵有关。文中提出采样间隔应该大于出射散斑大小,以满足传输矩阵不同行的统计独立性,在保证图像重建质量的条件下减少采样点数,提高重建效率。实验结果表明,当采样间隔小于散斑大小时,相同的图像重建质量下,随着采样间隔的增大,光场重建所需的采样点数量明显下降。当采样间隔大于散斑时,所需的采样点数量变化缓慢,约为输入图像像素数量的3.5倍。采样间隔固定时,随着采样点数的增加,相位恢复算法消耗的时间先减小后增大,因此存在一个最佳的采样间隔与采样点数。
散射介质成像 多模光纤 相位恢复 scattering medium imaging multimode fiber phase retrieval 
红外与激光工程
2022, 51(8): 20220072
高敬敬 1,2刘红林 1,2,*王歆 1,2韩申生 1,2,3
作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院大学杭州高等研究院, 浙江 杭州 310024
日常生活中常常会出现各种散射介质,如毛玻璃、生物软组织和云雾等。毛玻璃一般可看作是没有厚度的面散射介质,即随机相位屏,而鸡胸肉等生物软组织是厚度不可忽略的体散射介质。光在鸡胸肉等体散射介质内的传播过程复杂,受厚度、各向异性因子等因素的影响。在实际研究中,科研人员经常选用毛玻璃作为散射介质,并倾向于把相关结论直接推广到鸡胸肉等体散射介质上。从能量分布出发,对比分析了毛玻璃和体散射介质在成像和散射强度分布上的差异,提出了一种积分发散角测量方法,探究了二者散斑分布近似等效的条件。
散射 体散射介质 散斑分布 积分发散角 等效条件 
光学学报
2021, 41(17): 1729002
作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学材料与光电研究中心, 北京 100049
基于散斑自相关的成像方式是散射成像领域的研究热点,但成像过程中的统计噪声会影响成像结果。利用点扩展函数(PSF)对波长的响应,提出了一种提高二值目标成像质量的方法。因PSF对波长敏感,且不同波长对应的PSF不同,甚至完全不相干。PSF不相干散斑图案的自相关叠加,可以有效抑制自相关中的统计噪声,从而改善重建结果的质量。仿真模拟和实验结果表明,在相同的探测距离和采样面积下,相比于重建失败的单一波长采样,该方法能准确地重建目标。
散射成像 散斑自相关 点扩展函数 相位恢复 
光学学报
2020, 40(16): 1611002
Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory of Quantum Optics, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China
2 Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
Imaging through scattering media via speckle autocorrelation is a popular method based on the optical memory effect. However, it fails if the amount of valid information acquired is insufficient due to a limited sensor size. In this Letter, we reveal a relationship between the detector and object sizes for the minimum requirement to ensure image reconstruction by defining a sampling ratio R, and propose a method to enhance the image quality at a small R by capturing multiple frames of speckle patterns and piecing them together. This method will be helpful in expanding applications of speckle autocorrelation to remote sensing, underwater probing, and so on.
speckle correlation dynamic scattering media remote sensing 
Chinese Optics Letters
2020, 18(4): 042604
Author Affiliations
Abstract
Key Laboratory for Quantum Optics, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China
The resolution of a conventional imaging system based on first-order field correlation can be directly obtained from the optical transfer function. However, it is challenging to determine the resolution of an imaging system through random media, including imaging through scattering media and imaging through randomly inhomogeneous media, since the point-to-point correspondence between the object and the image plane in these systems cannot be established by the first-order field correlation anymore. In this Letter, from the perspective of ghost imaging, we demonstrate for the first time, to the best of our knowledge, that the point-to-point correspondence in these imaging systems can be quantitatively recovered from the second-order correlation of light fields, and the imaging capability, such as resolution, of such imaging schemes can thus be derived by analyzing second-order autocorrelation of the optical transfer function. Based on this theoretical analysis, we propose a lensless Wiener–Khinchin telescope based on second-order spatial autocorrelation of thermal light, which can acquire the image of an object by a snapshot via using a spatial random phase modulator. As an incoherent imaging approach illuminated by thermal light, the lensless Wiener–Khinchin telescope can be applied in many fields such as X-ray astronomical observations.
110.1758 Computational imaging 110.6150 Speckle imaging 350.1260 Astronomical optics 290.5825 Scattering theory 
Chinese Optics Letters
2019, 17(9): 091101
作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学材料与光电研究中心, 北京 100049
针对非相干光照明下的非视域成像问题,提出一种基于深度学习的解决方法。结合计算机视觉领域中经典的语义分割及残差模型,构造一种URNet网络结构,并改进了经典瓶颈层结构。实验结果表明,改进的网络可以恢复更多的图像细节,并具有一定泛化性,相比于基于非相干光照明的散斑自相关成像技术,该网络恢复性能有较大提升。
成像系统 非视域成像 深度学习 语义分割 残差模型 
光学学报
2019, 39(7): 0711002
作者单位
摘要
1 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100049
采用数字相位共轭技术研究了散射介质中光场的还原特性。将散射介质简化为相幅随机调制面,推导了三种相幅调制情况下的光场还原效果,并给出数值模拟结果。结果表明在纯相位随机型调制或高斯曲线足够宽的高斯振幅相位随机型调制下,可以得到理想的光场还原效果。在纯相位随机型调制下,共轭波前记录精度越高、波前探测孔径越大,光场还原效果越好。光场的还原过程可以容纳一定的噪声,相对于光场相位的还原,强度还原的抗噪能力更强。
成像系统 相位共轭 散射 随机调制 噪声 
光学学报
2016, 36(7): 0711002
作者单位
摘要
1 中国计量学院 光电子技术研究所,浙江 杭州 310018
2 中国计量学院 光电子技术研究所,浙江 杭州 310018:
文章对光纤拉曼放大器系统应用于NZ-DSF(非零色散位移光纤)中存在的泵浦与噪声之间的FWM(四波混频)现象进行了理论分析和实验证明。在理论分析中推断出第4束光出现的位置, 并且在实验中加以证明。由此基础上提出, 在光纤拉曼放大器系统中应用NZ-DSF时, 泵浦波长应当远离零色散位移点, 避免FWM效应的产生。
非线性光学 四波混频 相位匹配 光纤拉曼放大器 nonlinear optics FWM phase matching FRA 
光通信研究
2013, 39(2): 46
王剑锋 1,2,*刘红林 1,2张淑琴 1余向东 1,2[ ... ]张在宣 1,2
作者单位
摘要
1 中国计量学院光学与电子科技学院, 浙江 杭州 310018
2 中国计量学院-北洋电气集团联合光纤传感研究中心, 浙江 杭州 310018
介绍了分布式光纤拉曼温度传感器(DTS)的基本原理、 发展趋势和工程应用研究状况, 研究了分布式光纤拉曼温度传感器的关键技术, 全面提升了DTS的性能。 将拉曼放大技术应用于DTS系统, 用拉曼增益部分抵偿光纤的传输损耗, 使系统的传感长度达到50 km; 对脉冲激光器进行211位循环编码, 在接收时采用相关运算解调, 显著提高系统的信噪比, 使测温不确定度达到1 ℃; 采用双波长自校正技术提高了系统的空间分辨率, 达到2 m; 在DTS系统中嵌入光开关, 使测温通道成倍扩展, 有效延伸了传感光纤的总长度, 组成光纤传感网络。
拉曼散射 分布式光纤拉曼温度传感器 拉曼放大 脉冲编码 双波长自校正 Raman scattering Distributed optical fiber Raman temperature sensor Raman amplification Pulse Code Dual wavelength self-correction 
光谱学与光谱分析
2013, 33(4): 865

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