教學周
本網訊(信息工程學院)南昌大學成像與視覺表示研究團隊提出了一種基于光學諧振超表面的圖像處理方法,在納米尺度下實現了超快全光、超低能耗的邊緣檢測運算。該成果以“Edge Detection Imaging by Quasi-Bound States in the Continuum”為題在線發表于光學與納米科技交叉領域國際期刊Nano Letters。
近年來,增強現實和自動駕駛等新興信息領域不斷涌現,對高速度和低能耗的圖像處理技術提出了強烈需求。全光圖像處理方法能夠繞開模擬-數字轉換過程,在無額外能量輸入的情況下,以光速執行計算,具有高帶寬、高互聯性、內在的并行處理特性,為滿足這些需求提供了可行的解決方案。經典的全光圖像處理基于傅里葉光學的4-f系統進行空間微分,盡管易于實現,但這種依賴傳統透鏡的光學系統無法集成到芯片上,并不適應光電子設備小型化、微型化的發展趨勢。光學超表面,一種由亞波長尺寸的“超原子”通過周期性排列組成的人工納米結構,為實現光場調控提供了全新平臺。基于表面等離激元、自旋霍爾效應、Pancharatnam - Berry相位等不同原理的光學超表面已被用于空間微分,實現圖像邊緣檢測。然而往往局限于一維或單向微分,且需要在系統中使用傳統透鏡等元件,大大抵消了超表面可片上集成的優勢。
鑒于此,研究團隊提出了利用新穎的連續域束縛態物理機制,通過在動量空間中選擇性地過濾波矢來進行空間微分,實現圖像邊緣檢測。所設計的光學超表面圖像處理的示意圖和實物圖如圖1a和1b所示。1a里每四個圓柱納米諧振器為一組“超原子”,通過改變圓柱直徑引入微擾,激發具有角度色散性質的高品質因子準束縛態諧振模式。輸入南昌大學英文字母“N”“C”“U”圖像時,這種諧振模式支持傳輸波矢較大的光波,同時抑制波矢較小的光波,以高通濾波器的形式增強圖像邊緣信息,輸出這三個英文字母的輪廓,光速完成圖像處理過程;1b里每一塊樣品區域即為一個超表面圖像處理器,包含約500×500組“超原子”。
圖1.所設計的光學超表面圖像處理的示意圖和實物圖
圖2a展示了團隊搭建的全套成像系統示意圖:單波長的線偏振激光照射到分辨率靶,產生等寬度等間距的橫條狀或者豎條狀圖像,經過光學超表面進行處理,最后被相機識別和記錄。2b和2c分別比較了在水平和垂直線偏振入射下圖像信息進行空間微分處理前后的成像結果。無論在哪種偏振下,均可觀測到圖像中明暗的尖銳變化,預期邊緣位置處出現高強度峰值,周圍背景則幾乎為零,圖像邊緣均得到了顯著加強。此外,每個邊緣在實驗測量中都伴隨著一對緊密間隔的尖峰,證實了光學超表面在進行二階空間微分方面的有效性和高質量。團隊使用南昌大學中英文字母和校徽標志作為圖像處理的對象,分別如圖3a,3b和3c所示,其中校徽標志最小寬度約為2微米(接近我們光學超表面的分辨率極限約1微米)。光學超表面能夠準確且清晰地識別到這些字母和線條的邊緣,確保了在丟棄冗余細節的同時保留了基本信息,其邊緣增強和背景抑制的效果明顯,輸出圖像和輸入圖像峰值強度之比接近1:5,進一步證實了超表面能夠提供高質量、均一的圖像處理結果。研究團隊預計通過采用多層結構和逆向設計方法,可以設計具有更豐富色散性質的光學超表面,從而構造更復雜的光學傳輸函數,實現圖像處理中的更多高級功能。
圖2.所搭建的成像系統示意圖和分辨率靶進行圖像處理前后的成像結果
圖3.南昌大學中英文字母和校徽標志進行圖像處理前后的成像結果
南昌大學信息工程學院為該論文的第一完成單位,劉婷婷副教授為文章第一作者,劉且根教授、肖書源副研究員與華東師范大學黃陸軍教授為共同通訊作者。南昌大學物理與材料學院于天寶教授、萬里鵬博士、博士生邱駒敏同學,南昌工學院秦梅寶副教授(南昌大學2022屆博士畢業生),英國諾丁漢特倫特大學徐雷教授對該研究提供重要支持和幫助。該研究獲國家、江西省自然科學基金和江西省青年科技人才托舉項目資助。
論文鏈接:https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c04543。
編 輯:徐 翰
責任編輯:許 航
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