利用相干平均法通过随机介质成像

最近一项隶属于UNIST的研究介绍了一种恢复被雾气扭曲的图像的有效方法。据该研究小组称，他们的方法还可以通过利用随机波动来实现通过活体组织进行衍射限制的图像重建，从而提供一个突破。

这项突破发表在《激光与光子学评论》上，由UNIST生物医学工程系的Jung-Hoon Park教授领导。

在这项研究中，研究小组展示了一种使用随机扭曲的图像进行相位检索的新方法，只需利用通过移位加法恢复的傅里叶相位信息，这在以前是从未实现过的。

以前的迭代相位检索方法需要事先对物体进行假设，如非负性和对物体扩展区域的约束，与此不同，新方法速度快，几乎没有多余的计算负荷，也不需要预先假设的约束或初始猜测。它也作为一种技术引起了人们的关注，它将为自动驾驶汽车获取高质量的图像或生物组织内部的高分辨率图像。

日常生活中的各种现象会被各种因素所掩盖，如雾霾、雾和风。这种观察距离的减少对行为产生了限制，特别是作为驾驶的一个风险因素。因此，必须克服图像失真，以实现不受天气影响的安全自主驾驶。

纠正图像失真的自适应光学（AO）已经在天文空间领域得到了应用。它纠正了被大气层扭曲的星光，从而清晰地观察宇宙。然而，这项技术需要昂贵的专业设备，如波前测量装置和波前控制器，因此很难在日常生活中使用它来克服图像失真。

在这项研究中，研究小组展示了一种新的相位检索方法，用于通过随机介质成像。尽管通过随机失真恢复傅里叶振幅的方法已经很成熟，但傅里叶相位的恢复一直是一个比较困难的问题，仍然是一个非常活跃和重要的研究领域。

研究表明，通过简单的集合平均移位校正图像，被随机失真遮挡的物体的傅里叶相位可以被精确地恢复到衍射极限。据研究小组称，该方法简单、快速，没有任何优化参数，而且不需要关于样品的预先知识或假设。

此外，该方法的可行性和稳健性通过实现通过大气湍流的所有计算衍射极限成像以及通过多种散射介质成像得到了证明。

参考信息

Byungjae Hwang et al, Imaging through Random Media Using Coherent Averaging, Laser & Photonics Reviews (2023). DOI: 10.1002/lpor.202200673