人工智能辅助散射介质下的光控制与计算成像

本文主要探讨了人工智能辅助下的光控制与散射介质中的计算成像技术。自2007年左右发明以来，相干光控制技术——通过波前塑造来克服散射介质中的强烈随机干扰，即著名的斑点模式（speckle patterns），已经在多个领域取得了广泛的应用。斑点现象源于复杂的介质如生物组织中折射率的不均匀性或多模光纤中的模态色散，这些看似随机的效应实际上具有确定性，可以通过时间反转或预先补偿来调控。 波前塑造技术的核心是通过调整入射光的相位分布，以实现对光束在介质内部的聚焦、传播路径的改变，甚至是绕过散射障碍。其中，光学相共轭（optical phase conjugation）和迭代算法是常用的方法。光学相共轭通过记录并逆向传输散射光的相位信息，实现了对原光路的精确反向追踪，从而达到减小散射影响的目的。迭代算法则是通过多次调整光波前，通过试错的方式逐渐逼近理想的目标图像或传输路径，这种方法在处理复杂的散射环境时尤为有效。 随着人工智能技术的发展，研究人员将AI引入到波前控制中，提高了系统的智能化和自动化水平。人工智能能够学习和理解复杂的介质特性，预测并优化相位分布，使得控制更为精准，效率显著提升。例如，深度学习算法可以快速分析大量的散射数据，自动提取关键参数，为实时的光控制提供高效决策支持。 此外，人工智能辅助的波前控制还扩展了计算成像技术的应用范围，包括生物医学成像、光纤通信、遥感和光学通信等领域。在生物医学成像中，通过减少散射带来的模糊，可以提高组织内微结构的分辨率，对疾病诊断和治疗具有重要意义。在光纤通信中，AI优化的波前控制有助于提高数据传输的容量和质量，降低信号损失。 人工智能助力的光控制和计算成像技术在散射介质中展现了巨大的潜力，不仅提升了现有技术的性能，还推动了新技术的研发和应用。未来，这一领域的研究将继续朝着更智能、更高效的方向发展，为解决复杂环境下光操控的问题提供了强有力的工具。