无需计算机，基于衍射网络的全息全光重建
发布时间：2022-04-11 17:24:03
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作者：LY.Young 光学前沿
摘要
全息是一种应用广泛的技术。它在计算成像、显示、干涉测量、数据存储等领域都扮演着重要的角色。将全息与其它光学手段区分开来的是其具有记录和重建物体的强度和相位的能力。全息记录通常是物波与参考波干涉生成将物波的振幅和相位都编码的全息图。全息重建则是从记录的全息图强度恢复物的信息。
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正文
无需计算机，基于衍射网络的全息全光重建
全息是一种应用广泛的技术。它在计算成像、显示、干涉测量、数据存储等领域都扮演着重要的角色。将全息与其它光学手段区分开来的是其具有记录和重建物体的强度和相位的能力。全息记录通常是物波与参考波干涉生成将物波的振幅和相位都编码的全息图。全息重建则是从记录的全息图强度恢复物的信息。全息可以分为同轴全息和离轴全息。同轴全息是指物波和参考波共轴，具有系统简单、大带宽积、稳定性强、重建时受到共轭像干扰等特点。离轴全息是指物波和参考波有夹角，使得共轭像与期望的重建像分离，从而获得清晰的重建像，但是带宽积不如同轴全息，且系统较复杂，抗干扰能力较差。电子计算机和图像传感器(ccd、cmos)的发展将全息由模拟时代引入数字时代。图像传感器作为全息图像数字化的载体，替代了传统的全息记录介质，使得在电子计算机上完成全息的数值重建得以实现。数字化也为算法的施展提供了用武之地。用于压制共轭像的多种基于迭代的相位复原算法被研究人员提出来，最近则是进展为利用深度学习框架在GPU的帮助下经过长时间的训练(12-24h)完成重建网络，省略了迭代计算的步骤。当前实现全息重建的方法都是基于计算机的，而对于快速计算和低能耗的实际需求，迫使人们寻求一种新的全息重建方式。基于此，美国加州大学洛杉矶分校的Md Sadman Sakib Rahman(一作)和Aydogan Ozcan(通讯)提出一种基于衍射网络的全光全息重建方法，可以不光能够实现全光全息重建，还能消除共轭像的干扰，并通过数值仿真加以证明。虽然重建过程无需计算机，可以基于衍射完成全光全息重建，但是衍射网络的训练需要在计算机上完成。衍射网络由5层组成，每一层为200X200个像素，每一个像素的高度(对应为对入射光的相位调制)、层与层之间的距离都是可训练的参数。训练数据集由55000张来自于MNIST数据集的图片和55000张作者自己建立的数据集组成，首先通过数值模拟同轴全息记录过程，将生成的全息图导入衍射网络，衍射网络的层与层像素之间的联系由衍射理论确定，得到重建图像。然后通过最小化目标图像与推测的重建图像之间的误差优化网络参数，从而完成网络训练。网络的训练过程中可以将衍射层的加工误差和重建距离等因素考虑进去，增强衍射网络的鲁棒性。
实验结果：
参考文献：Md Sadman Sakib Rahman and Aydogan Ozcan, "Computer-Free, All-Optical Reconstruction of holograms Using Diffractive Networks," ACS Photonics OCTober 27, 2021DOI：https://doi.org/10.1021/acsphotonics.1c01365
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