水下光学成像技术对于海底资源勘测、海洋生态监测、水下搜索救援、水下考古等应用具有重要意义。相比传统水下摄像机，距离选通成像技术可以过滤选通切片外的后向散射噪声和环境背景噪声，实现高质量水下成像，但是在浑浊水体中仍然会受切片内后向散射噪声影响，导致成像距离缩短。对此，开展了光学偏振与距离选通成像结合的水下偏振选通成像技术研究，利用后向散射光良好的保偏性去除选通切片范围内的后向散射噪声，提升目标识别距离。通过理论仿真和实验研究，对比分析了不同水质下距离选通成像和偏振选通成像目标识别距离的差异。发现存在临界衰减系数c₀：当水体衰减系数小于等于c₀时，光学偏振对于提升距离选通成像工作距离无效果；当水体衰减系数大于c₀时，偏振可提升距离选通成像工作距离。实验中还发现，目标反射率会影响临界衰减系数。该研究有利于不同水质下距离选通成像的优化应用。

Polarizers have always been an important optical component for optical engineering and have played an indispensable part of polarization imaging systems. Metasurface polarizers provide an excellent platform to achieve miniaturization, high resolution, and low cost of polarization imaging systems. Here, we proposed freeform metasurface polarizers derived by adjoint-based inverse design of a full-Jones matrix with gradient-descent optimization. We designed multiple freeform polarizers with different filtered states of polarization (SOPs), including circular polarizers, elliptical polarizers, and linear polarizers that could cover the full Poincaré sphere. Note that near-unitary polarization dichroism and the ultrahigh polarization extinction ratio (ER) reaching 50 dB were achieved for optimized circular polarizers. The multiple freeform polarizers with filtered polarization state locating at four vertices of an inscribed regular tetrahedron of the Poincaré sphere are designed to form a full-Stokes parameters micropolarizer array. Our work provides a novel approach, we believe, for the design of meta-polarizers that may have potential applications in polarization imaging, polarization detection, and communication.

针对单波长Mirau干涉显微镜存在测量范围小和2π模糊等问题，提出了多波长Mirau偏振干涉显微镜，以实现微观轮廓的大动态范围测量的和表面粗糙度等显微结构的瞬态检测。系统利用R、G、B三个单色LED光源实现多波长干涉；利用彩色偏振相机获取瞬态相移干涉条纹图，降低实时瞬态检测中复杂的环境扰动影响；利用线栅偏振片调节条纹对比度，满足不同被测对象的反射率检测要求。为验证系统方案的可行性，经过系统误差补偿校准后测量标称值为1.993 9 μm的标准微米台阶，结果与标称值的偏差约为5.4 nm。利用该方法与Wyko干涉仪对金刚石车削凸面反射镜表面微观轮廓和表面粗糙度进行测量，表面粗糙度测量结果均方根值偏差为3.7 nm，验证了该系统可实现高精度的大动态范围测量。

针对光线在水体中传播会受到吸收和散射影响，仅使用传统的强度相机获取水下图像存在成像结果亮度偏低、图像模糊、细节丢失等问题，将深度融合网络应用于水下偏振图像，即用深度学习的方法将水下偏振度图像与光强图像融合。分析水下主动偏振成像模型，搭建实验装置获取水下偏振图像构建训练数据集，并进行适当变换以扩充数据集。构建基于无监督学习和注意力机制引导的用于融合偏振度和光强图像的端到端学习框架，并对损失函数及权重参数进行阐述。使用制作的数据集在不同的损失权重参数下进行网络训练，基于不同的图像评价指标对融合后的图像进行评估。实验结果表明，融合后的水下图像细节更为丰富，相比于光强图像信息熵提升24.48%，标准差提升139%。相比于其他传统融合算法，该方法不需要人工调节权重参数，运算速度较快，具有较强的稳定性和自适应性，对于海洋探测、水下目标识别等领域的应用研究具有重要意义。

作为一种新型光电探测技术，偏振成像可同时获取场景的空间分布和偏振特征，针对特定应用场景具有优异的材质区分及轮廓辨识能力，广泛应用于目标探测、生命科学、环境监测、三维成像等领域。偏振分光或滤光器件是偏振成像系统的核心元件，然而该类传统器件受限于体积庞大、性能不佳、易受干扰等问题，难以满足高集成、高性能、高可靠性偏振成像系统的要求。超构表面是一种结构单元以亚波长间隔准周期排列而成的二维平面器件，可在不同偏振方向对光场的振幅、相位进行精细操纵。基于超构表面的偏振器件具有体积小、重量轻、维度高等特点，为集成化偏振成像系统提供了新的解决方案。本文针对偏振成像，综述相关超构表面的功能原理、发展脉络和未来趋势，讨论并展望其在成像应用和系统集成方面所面临的挑战与机遇。