近日，浙江大學光電科學與工程學院的鄭臻榮教授團隊與南京大學現代工程與應用科學學院徐挺教授團隊合作，在計算光譜成像領域取得新進展：提出了基于偏振復用超構透鏡的端到端計算光譜成像框架。該研究通過同時調制超構透鏡的正交偏振通道，并與后端的神經網絡一起聯合優化，實現了高保真的光譜重建結果。這項技術的發展不僅打破了前端超構透鏡和后端恢復網絡的傳統界限，更為光譜成像系統的小型化和性能提升帶來了新的希望。研究成果以“Neural-Optic Co-Designed Polarization-Multiplexed Metalens for Compact Computational Spectral Imaging”為題，于近期發表于光學知名期刊《Laser & Photonics Reviews》上。

在數據爆炸的今天，人類對視覺信息的需求不斷增長。傳統RGB相機提供的2D圖像已無法滿足人們對細節的追求，而光譜成像技術能夠捕獲更全面的3D數據。隨著移動設備和AR/VR技術的普及，人們對便攜式成像技術的需求日益增加。新一代平面光學元件——超構透鏡，不僅能夠精確調控光的相位，還能同時調節光的振幅與偏振狀態，為推動光譜成像系統向小型化與高效化發展開辟了新路徑。

該工作提出了一種基于偏振復用超構透鏡的計算光譜成像系統（圖1a）。該系統利用偏振復用的超構透鏡對x和y偏振態下的光進行獨立調制，將場景的光譜信息差異化地調制到商用偏振相機上。通過捕獲正交的x和y偏振狀態下的RGB圖像，再結合雙輸入的ResUNet神經網絡進行恢復，實現了光譜圖像的精確重建。

圖1 基于偏振復用超構透鏡的計算光譜成像示意圖（a）與流程圖（b）

整個框架（圖1b）主要包含超構透鏡調制、成像模型和圖像恢復三大模塊，均采用可微分函數設計，確保了整個計算光譜成像框架的完全可微分性，為光學元件與恢復網絡的聯合優化奠定基礎。采用預訓練的多層感知器（MLP）精確建立超構透鏡單元結構與復振幅響應間的映射關系，結合菲涅爾衍射原理，推導出適用于偏振復用的點擴散函數（PSFs）。通過這些PSFs與光譜圖像的卷積，得到特定偏振的光學響應。接著，利用雙輸入神經網絡將模糊的RGB圖像轉換回光譜域，并在反向傳播過程中對超構透鏡和恢復網絡的參數進行聯合優化，以提高重建光譜圖像的準確性。

該工作制作了樣機（圖2）對原理進行驗證，對真實場景進行了高保真度的光譜圖像重建（圖3）。

圖2 加工的超構透鏡樣機與測量的PSFs

圖3 真實場景的光譜圖像重建

本研究提出了一種全新的端到端計算光譜成像系統，該系統巧妙利用了偏振復用超構透鏡同步調制兩個正交偏振通道的光，輔以偏振相機捕獲更多編碼信息。利用端到端可微分框架，該系統對超構透鏡和后端恢復網絡進行了協同優化，實現了高保真度的光譜成像。這一研究不僅加深了超構透鏡與計算成像領域的融合，也預示著高性能光譜成像技術在小型化和性能提升方面的新突破。

浙江大學光電科學與工程學院博士生張強波和南京大學現代工程與應用科學學院博士生林沛城為論文共同第一作者，浙江大學光電科學與工程學院鄭臻榮教授和南京大學現代工程與應用科學學院徐挺教授為共同通訊作者。該研究得到了科技部重點研發計劃、國家自然科學基金等支持。

論文鏈接：
https://doi.org/10.1002/lpor.202400187

審核編輯：劉清