基于離軸數字全息改善散斑自相關重建效果

李 聰，徐 昭，陳 潔，倪 洋，周 昕

（四川大學 電子信息學院，四川 成都 610065）

引言

散射效應是由于傳播介質的不均勻性引起光線向四周射去的現象。生活中的散射介質隨處可見，比如：人體組織、磨砂玻璃、空氣中的大霧或塵埃等。目前，在天文學、氣象學、生物醫學、光測量學等領域，經過散射介質對目標物體進行清晰成像的應用需求越來越廣泛，但散射效應的存在卻極大地限制了傳統光學系統的成像性能。因為成像光束在經過散射介質透射或反射時，由于散射介質折射率的不均勻性，成像光束攜帶的目標信息在成像面會表現為明點和暗點隨機分布的散斑。以往研究表明，雖然成像平面表現為一個隨機的、不均勻的、沒有任何目標信息的雜亂圖像，但是散斑的大小、形狀、位置和對比度既隱藏著成像目標的信息，又表現著散射介質的傳輸特性。

隨著科學技術的快速發展，各種新技術被應用于解決散射介質成像的問題，已取得了許多的研究成果。例如：直接測量彈道光子的光學相干斷層掃描技術[1]、鬼成像技術[2]、從天文學發展而來的自適應光學技術[3]、相位共軛技術[4]、反饋優化的波前整形技術[5]、基于光學傳輸矩陣的測量技術[6]、基于光學記憶效應（optical memory effect，OME）的散射介質成像技術[7]等。近年來，統計光學的興起促進了散斑的相關成像技術[8]的進步。隨著計算機技術的進一步發展，神經網絡和深度學習方法作為解決散射介質成像的重要途徑展現出巨大的潛力[9]?！?br>