FINCH提升的轴向分辨率与信噪比：非相干相干全息术的压缩数字成像突破

本文探讨了一种创新的数字全息成像技术——菲涅耳非相干相关全息术（FINCH），它旨在突破传统空间非相干数字全息成像的限制，特别强调了在超分辨率成像方面的潜力。FINCH被设计成一种压缩感知模式，这种模式借鉴了压缩感知理论，允许在有限的数据采样下恢复高分辨率的图像。通过将全息重建过程转化为一个反问题求解，该技术能够优化图像在轴向方向上的分辨率，即在深度信息上的分辨能力。 相比于传统的实值信号处理，FINCH在处理复值全息图时，显著提升了信号到噪声比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）。这是因为在FINCH系统中，通过更有效的数据处理和算法优化，减少了噪声的影响，从而使得重构出的图像质量更高，细节更加清晰。这种技术的进步对于许多应用，如光学微纳结构分析、生物医学成像以及光通信等领域，都有着重要的实际意义，因为它能够提供更精确的三维层析成像。 本文详细地讨论了所提出的 FINCH 方法的重构保证和准确性，包括理论基础、实验验证和可能的应用场景。作者们在12月接收了这篇文章，并在经过修订后于2月接受并发布，最终于3月发表。这项研究成果展示了在信息技术光子学领域的一项重要突破，为未来全息成像技术的发展开辟了新的可能性。 这篇研究论文提供了一种创新的数字化全息成像策略，通过自干扰压缩技术和改进的重建方法，实现了对轴向分辨率和信噪比的显著提升，这对于提高成像质量和精度具有重大价值。随着科学技术的不断发展，这将对提高各种高分辨率成像系统的性能产生深远影响。