左超 1,2,3,*陈钱 2,*
作者单位
摘要
1 南京理工大学 电子工程与光电技术学院 智能计算成像实验室(SCILab), 江苏南京 210094
2 南京理工大学 江苏省光谱成像与智能感知重点实验室, 江苏南京 210094
3 南京理工大学智能计算成像研究院(SCIRI), 江苏南京210019
传统光学成像实质上是场景强度信号在空间维度上的直接均匀采样记录与再现的过程。在此过程中,成像的分辨率与信息量不可避免地受到光学衍射极限、探测离散器采样、成像系统空间带宽积等若干物理条件制约。如何突破这些物理限制,获得分辨率更高,视场更宽广的图像信息,是该领域的永恒课题。本文概括性地介绍了分辨率、超分辨率与空间带宽积拓展的相关基础理论,核心机理及其在计算光学成像中的若干实例。通过将这些具体个案置入“计算光学成像”这个更高维度的体系框架去分析与探讨,揭示了它们大多数都可以被理解为一种可称作“空间带宽积调控”策略,即利用成像系统的可用自由度,在成像系统有限空间带宽积的限制下,以最佳方式进行编解码和传递信息的过程,或者形象地说——“戴着脚镣跳舞”。这实质上是一种在物理限制下,在“得”与“失”之间所作出的符合规律的权衡与选择。本文的结论有望为设计和探索面向各类复杂现实成像应用的新型成像机理与方法提供有益启示。
分辨率 超分辨率 衍射极限 亚像素 空间带宽积 计算光学 计算成像 计算摄像 resolution super-resolution diffraction limit sub-pixel spatial bandwidth product computational optics computational imaging computational photography 
中国光学
2022, 15(6): 1105
马旭 1,*张胜恩 1潘毅华 1张钧碧 1[ ... ]韦亚一 2,3,**
作者单位
摘要
1 北京理工大学光电学院,光电成像与系统教育部重点实验室,北京 100081
2 中国科学院微电子研究所先导工艺研发中心,北京 100029
3 中国科学院大学微电子学院,北京 100049

光刻是将集成电路器件的结构图形从掩模转移到硅片或其他半导体基片表面上的工艺过程,是实现高端芯片量产的关键技术。在摩尔定律的推动下,光刻技术跨越了90~7 nm及以下的多个工艺节点,逐步逼近其分辨率的物理极限。同时,光刻系统的衍射受限特性,以及各类系统像差、误差和工艺偏差,都会严重影响光刻成像精度。此时,必须采用计算光刻技术来提高光刻成像分辨率和图形保真度。计算光刻是涉及光学、半导体技术、计算科学、图像与信号处理、材料科学、信息学等多个专业的交叉研究领域。它以光学成像和工艺建模为基础,采用数学方法对光刻成像过程进行全链路的仿真与优化,实现成像误差的高精度补偿,能够有效提升工艺窗口和芯片制造良率,降低光刻工艺的研发周期与成本,目前已成为高端芯片制程的核心环节之一。本文首先简单介绍了计算光刻的前身,即传统的分辨率增强技术,在此基础上介绍了计算光刻的基本原理、模型和算法。之后对光学邻近效应校正、光源优化和光源掩模联合优化三种常用的计算光刻技术进行了综述,总结了相关的研究进展、成果和应用。最后,阐述了计算光刻当前所面临的需求与挑战,并讨论了最新技术进展和未来发展方向。

计算光刻 分辨率增强技术 先进半导体制造工艺 光学光刻 计算光学 光电图像处理 
激光与光电子学进展
2022, 59(9): 0922008
Author Affiliations
Abstract
1 Optical Sciences Center and ARC Training Centre in Surface Engineering for Advanced Materials (SEAM), School of Science, Computing and Engineering Technologies, Optical Sciences Center, Swinburne University of Technology, Hawthorn, Melbourne, Victoria 3122, Australia
2 Institute of Physics, University of Tartu, 50411 Tartu, Estonia
3 Infrared Microspectroscopy (IRM) Beamline, ANSTO – Australian Synchrotron, Clayton, Victoria 3168, Australia
4 Tokyo Tech World Research Hub Initiative (WRHI), School of Materials and Chemical Technology, Tokyo Institute of Technology, 2-12-1, Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152-8550, Japan
In recent years, there has been a significant transformation in the field of incoherent imaging with new possibilities of compressing three-dimensional (3D) information into a two-dimensional intensity distribution without two-beam interference (TBI). Most of the incoherent 3D imagers without TBI are based on scattering by a random phase mask exhibiting sharp autocorrelation and low cross-correlation along the depth. Consequently, during reconstruction, high lateral and axial resolutions are obtained. Imaging based on scattering requires an astronomical photon budget and is therefore precluded in many power-sensitive applications. In this study, a proof-of-concept 3D imaging method without TBI using deterministic fields has been demonstrated. A new reconstruction method called the Lucy-Richardson-Rosen algorithm has been developed for this imaging concept. We believe that the proposed approach will cause a paradigm-shift in the current state-of-the-art incoherent imaging, fluorescence microscopy, mid-infrared fingerprinting, astronomical imaging, and fast object recognition applications.In recent years, there has been a significant transformation in the field of incoherent imaging with new possibilities of compressing three-dimensional (3D) information into a two-dimensional intensity distribution without two-beam interference (TBI). Most of the incoherent 3D imagers without TBI are based on scattering by a random phase mask exhibiting sharp autocorrelation and low cross-correlation along the depth. Consequently, during reconstruction, high lateral and axial resolutions are obtained. Imaging based on scattering requires an astronomical photon budget and is therefore precluded in many power-sensitive applications. In this study, a proof-of-concept 3D imaging method without TBI using deterministic fields has been demonstrated. A new reconstruction method called the Lucy-Richardson-Rosen algorithm has been developed for this imaging concept. We believe that the proposed approach will cause a paradigm-shift in the current state-of-the-art incoherent imaging, fluorescence microscopy, mid-infrared fingerprinting, astronomical imaging, and fast object recognition applications.
imaging holography mid-infrared spectroscopy incoherent optics computational optics mid-infrared imaging 
Opto-Electronic Science
2022, 1(3): 210006
作者单位
摘要
1 长春理工大学 光电工程学院,吉林 长春 130022
2 西安现代控制技术研究所,陕西 西安 710077
为了实现复眼系统小型化、轻量化,提出一种基于相机外凸式的安装结构。基于该种结构,首先分析了子眼系统视场角之和与光轴夹角之间的关系,通过两子眼系统视场边缘点之间的坐标关系,建立了与子眼间光轴夹角、子眼系统视场角、观测距离相关的视场重叠率计算模型。通过对此模型分析,复眼系统中子眼间光轴夹角应当小于子眼视场角之和,且大于子眼视场角之差;在上千米的观测距离下,子眼间的视场重叠率随观测距离的变化趋向于定值。依据此模型设计了一款19孔径的复眼系统。针对3 km外目标搭建了实验,采集了子眼图像数据,实验结果表明,复眼系统实现了79.23°全视场的无盲区监测,1级阵列间子眼的实际重叠率在XY方向分别为71.16%、45.99%;1级与2级阵列间子眼在XY方向同时存在重叠时的实际重叠率分别为43.00%、18.36%,只在X方向存在重叠时的实际重叠率为14.62%;2级阵列间子眼的实际重叠率在XY方向分别为66.58%、24.6%。理论重叠量分别为75%、40%;40%、20%;15%;70%、30%。通过子眼实际重叠量与理论重叠量的对比分析,验证了该视场重叠计算模型的可行性。
视场重叠 仿生复眼系统 计算光学 光学设计 field of view overlap bionic compound eye system computational optics optical design 
红外与激光工程
2021, 50(9): 20200435
作者单位
摘要
北京理工大学光电学院北京市混合现实与新型显示工程技术中心, 北京 100081
随着大数据时代的来临,深度学习被广泛地应用于图像处理、语音识别、自动驾驶等领域。作为一种数据驱动的算法,深度学习应用于光学领域可以有效地提高计算效率和成像质量,接近甚至突破物理极限,并且以光子为媒介诞生的光学神经网络能够突破传统电子神经网络的限制,具有高速、低损耗的优势。通过实例详细分析了深度学习在微纳结构设计与光谱响应预测、全息成像应用、光学感知与成像技术、新型光子驱动神经网络等方向的应用,并分析了深度学习与光学结合存在的挑战,对该领域的发展方向与前景进行了展望。
光计算 深度学习 神经网络 超表面 计算光学 
中国激光
2021, 48(19): 1918004
李顺 1,2,*王地 1,2陆彦婷 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所, 江苏 南京 210042
2 中国科学院天文光学技术重点实验室(南京天文光学技术研究所), 江苏 南京 210042
结合传统光学成像系统的性能评价方法,在数字全息自适应光学系统中利用点全息图的自相关函数来评价系统的成像性能。受白噪声的自相关函数近似为狄拉克函数的启发,通过增加点全息图的随机性,使其自相关函数接近狄拉克函数,以提高数字全息自适应光学系统的空间分辨率。提出一种使用随机相位板来增加点全息图的随机性,进而提高数字全息自适应光学系统成像分辨率的方法。对该方法进行数值模拟,研究随机相位板像素个数和随机相位均方差对系统成像分辨率的影响,并在实验室内搭建实验光路对该方法进行实验验证。实验结果表明,使用随机相位板能够有效提高数字全息自适应光学系统的成像分辨率。
全息 非相干数字全息 计算光学 分辨率 随机相位板 
中国激光
2019, 46(7): 0709001
作者单位
摘要
长春理工大学光电工程学院, 吉林 长春 130022
光场相机通过在主镜组和传感器间特定位置设置微透镜阵列,在采集物方光强的同时可记录光线方向。提出一种在频域内对光场相机获取的四维光场图像加密的图像数字水印方法。植入信息经Base64编码后生成二维图像,并通过Aronld迭代对此图像进行均匀化处理,建立与原始光场坐标系匹配的虚拟计算光场,在四维傅里叶域内以切片替换的方式将加密信息植入原始光场中,实现光场图像加密,然后,基于二者坐标对应关系,应用傅里叶逆变换提取加密光场图像中的植入信息。搭建光场采集系统,应用本文方法对采集的原始光场图像进行加密处理。实验结果表明,加密光场图像信噪比高,与原始光场图像相关性强,加密光场图像无明显伪迹和失真,算法简便快捷,稳定可靠。
成像系统 光场成像 图像数字水印 图像处理 计算光学 几何光学 
光学学报
2018, 38(4): 0411003

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