单像素探测器有独特性能。像素阵列探测器如CCD和CMOS相机，因为其性价比高，以及在特定的光谱范围内具有良好的性能，被广泛用于传统成像方案。与像素阵列探测器相比，单像素探测器具有更低的暗噪声、更高的灵敏度、更快的响应速度和更低廉的价格。此外，它们在几乎整个频谱范围内都表现出出色的性能。
2021 Nature Communications:高通量单像素压缩全息用于生物组织成像
技术背景：
（1）单像素探测器有独特性能。像素阵列探测器如ccd和cmos相机，因为其性价比高，以及在特定的光谱范围内具有良好的性能，被广泛用于传统成像方案。与像素阵列探测器相比，单像素探测器具有更低的暗噪声、更高的灵敏度、更快的响应速度和更低廉的价格。此外，它们在几乎整个频谱范围内都表现出出色的性能。
（2）单像素成像 (single-pixel imaging, SPI) 是一种新兴的计算成像方法。它在接收端采用单像素探测器，对于某些波长情况下像素阵列探测器不可用或价格昂贵时，单像素探测器提供了可行的解决方案。借助这一特性，SPI 在红外、太赫兹甚至光声成像上取得了巨大成功。SPI 不是通过并行检测获取空间信息，而是依赖于使用空间光调制器 (SLM) 来显示一系列有序图案（patterns），然后从一系列测量中通过计算重建空间信息。在没有压缩感知的情况下，重建图像中的有效像素数等于显示的有序图案数（图案数对应测量数）。自 1884 年 Nipkow 等人首次演示飞点相机（flying-spot camera）以来，SPI被证明在通过散射介质成像或在稀疏照明压缩感知成像时具有优势。通过采用各种编码机制，包括 Hadamard基, 傅里叶基和随机模式 ，SPI 得以拓展到全彩成像、多光谱成像 、时间分辨成像（time-resolved imaging）和三维成像等应用。
（3）获得生物学样品的振幅和相位信息很重要。从光学成像的角度来看，同时具有振幅和相位信息的复值生物样本的成功建模在生物光子学中具有重要意义。例如，许多薄的生物组织在与光相互作用时表现出低散射和低吸收，导致在无染色情况下使用传统显微镜直接成像时对比度低。即使对于振幅图像可以提供足够对比度的较厚组织，其相应的相位图像也始终是一个很好的补充。由于衍射光的快速振荡使得现代光学探测器无法直接测量其相位信息，因此强烈希望开发一种有效的成像模式，该模式可以提供复值图像来研究无数生物组织的微观结构。这种能力还可以使得自适应光学、表面轮廓、波前传感、光学计量和超快光学中的各种应用受益。
（4）SPI与全息结合产生单像素全息（SPH）可获得振幅和相位信息。 为了将衍射光的快速振荡抑制到现代探测器可以达到的范围，采用额外参考光束的全息方法成为复原光场信息的最有效和最直观的方法之一。因此，当与这种方法结合时，SPI 可以进一步推广以从样本中提取复值信息，命名为单像素全息 (SPH)。早在 2013 年，克莱门特等人使用基于液晶的 SLM 和桶单像素（bucket single pixel）来成像相位物体。后来，数字微镜器件（DMD）被用作提高照明速度的主要器件。使用 DMD，在紧凑的 SPH 系统中同时实现了快速荧光成像和相位成像。人们还探索了一些改进以提高 SPH 的性能，包括为压缩感知选择各种照明模式的适当顺序以及开发同轴干涉测量以提高鲁棒性。
当前不足：
（1）当前实现全息固有的相位步进（phase stepping）方法导致成像速度慢，从而通量低。
（2）Lee全息图和超像素法都是以独立像素为代价实现的，因此减少了重建图像中有效像素的数量。
（3）几乎没有报道将 SPI/SPH 应用于生物组织中的微观结构成像，这主要是由于成像系统的性能有限和生物样品的散射对比度相对较低。
文章创新点：
基于此，中山大学的Daixuan Wu(第一作者)和Zhaohui Li(通讯作者)等人提出了一种高通量的单像素压缩全息技术。
（1）引入外差全息实现相位步进（phase stepping），增大每秒可采集的信息量。具体为在样品臂和参考臂使用具有轻微不同调制频率的声光可调谐器。
（2）通过理论和实验证明可以使用非正交的二值幅度(binary-amplitude)Hadamard图案用于全息重建，不再需要以牺牲像素数的方法来在DMD上生成相位模式。因此，通过将所需的振幅模式直接投影到样本，可以实现 41,667 像素 / s 的 SBP-T，大约是文献中报道的最大 SBP-T 的 3 倍。重建图像的像素数可达256*256=65536，是最新报道的SPH的4倍。可以在大 FOV 模式（14.9 mm × 11.1 mm）下进行宏观观测或切换到高分辨率模式（5.80 μm × 4.31 μm）实现微观观测。
（3）开发 SPH 对来自小鼠尾巴和大脑的生物组织进行成像，在幅度和相位方面揭示丰富的信息，从而弥合了这一差距。对应图形的FOV和横向分辨率分别为1.51 mm × 1.11 mm和5.80 μm × 4.31 μm。
原理解析：
（1）样品由复函数描述，这个复函数可以分解为一组只包含“+1”和“-1”的正交Hadamard基。
（2）利用Hadamard基的正交性，每个基的复数系数可以用此基投射到样品面上时透射场的空间和求得。
（3）使用DMD产生类似Hadamard基的图案，但是它的值只有“+1”和“0”。
（4）Hadamard基可由DMD产生的图案通过数学运算获得。
（5）由（4）可知，Hadamard基复数系数只用DMD也可以获得。
（6）使用外差全息法求出步骤（5）Hadamard基复数系数。
（7）压缩感知体现。使用较低的采样率依然可以获得较好的重建图像。此处采样率定义为用于重建的测量数与重建图像的像素数之比。通过选择合适的采样率，可以在不牺牲太多的图像质量的前提下大大降低采集的时间。
参考文献：Wu, D., Luo, J., Huang, G. et al. Imaging biological tissue with high-throughput single-pixel compressive holography. Nat Commun 12, 4712 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-24990-0
DOI：https://doi.org/10.1038/s41467-021-24990-0
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