深度學(xué)習驅動(dòng)的端對端超透鏡成像技術(shù)

  ICC訊 超透鏡作為傳統光學(xué)透鏡的革新性替代方案，為實(shí)現超緊湊成像系統提供了新的可能。這種由亞波長(cháng)結構（稱(chēng)為超原子）精確排列組成的超薄薄膜，有望克服色差、球差和體積龐大等傳統限制。然而，由于聚焦效率、帶寬和透鏡直徑之間存在基本的權衡關(guān)系，使用超透鏡實(shí)現高質(zhì)量成像仍面臨挑戰[1]。

圖1展示了超透鏡成像系統的示意圖，說(shuō)明了超透鏡成像系統如何與基于深度學(xué)習的圖像恢復技術(shù)集成。

  一、深度學(xué)習解決方案

  深度學(xué)習的最新進(jìn)展為提升超透鏡性能創(chuàng )造了新機遇。通過(guò)結合物理超透鏡設計與計算后處理，研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)創(chuàng )新框架，能夠補償各種像差和局限性。該方法使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )恢復超透鏡捕獲的圖像，有效實(shí)現無(wú)像差的全彩色成像。

圖2展示了批量生產(chǎn)的超透鏡的制造和表征，包括掃描電子顯微鏡圖像、焦距測量和不同波長(cháng)下的點(diǎn)擴散函數分析。

  二、超透鏡設計和制造

  超透鏡采用納米壓印光刻和原子層沉積技術(shù)制造，實(shí)現低成本批量生產(chǎn)的同時(shí)保持均勻性。設計采用具有任意旋轉角度的納米條作為Pancharatnam-Berry相位基超透鏡。雖然這些超透鏡在532納米波長(cháng)處達到相對較高的效率（55.6%），但在不同波長(cháng)下表現出明顯的色差。

圖3對比了原始圖像、超透鏡圖像和重建結果，展示了深度學(xué)習恢復框架的有效性。

  三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構

  圖像恢復框架采用專(zhuān)門(mén)針對超透鏡成像挑戰設計的復雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構。系統分兩個(gè)階段處理圖像：首先優(yōu)化恢復模型以減少輸出與原始圖像之間的差異，然后實(shí)施對抗學(xué)習方案以增強信息恢復效果。

圖4展示了提出的模型與傳統超透鏡成像的性能指標對比的統計分析，包括峰值信噪比、結構相似性指數等質(zhì)量度量。

  四、性能分析

  深度學(xué)習框架在多個(gè)指標上展現出顯著(zhù)改進(jìn)：

  峰值信噪比(PSNR)提高7.37分貝

  結構相似性指數(SSIM)提升22.5個(gè)百分點(diǎn)

  學(xué)習的感知圖像塊相似性(LPIPS)降低35.6個(gè)百分點(diǎn)

圖5顯示了美國空軍分辨率測試圖的恢復結果，展示了清晰度的提升和色差的減少。

  五、實(shí)際應用

  該系統的效果不僅限于基本的圖像質(zhì)量提升，還擴展到物體檢測等實(shí)際應用。使用PASCAL VOC2007數據集的測試表明，使用恢復后的圖像在檢測準確度方面有顯著(zhù)提升。

圖6展示了原始圖像、超透鏡圖像和恢復圖像的物體檢測結果對比，顯示了圖像恢復后檢測能力的提升。

  六、結論

  深度學(xué)習增強的超透鏡成像代表了光學(xué)工程的重大進(jìn)展。通過(guò)結合物理超透鏡設計與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的圖像恢復，該方法在保持超透鏡系統緊湊優(yōu)勢的同時(shí)實(shí)現了高質(zhì)量成像。在圖像質(zhì)量和實(shí)際應用方面的顯著(zhù)改進(jìn)表明，在智能手機相機到增強現實(shí)設備等各個(gè)領(lǐng)域都具有廣闊應用空間。

  七、參考文獻

  [1] J. Seo et al., "Deep-learning-driven end-to-end metalens imaging," Advanced Photonics, vol. 6, no. 6, pp. 066002-1-066002-13, Nov./Dec. 2024.