光的波动性限制了光学成像分辨率。一个世纪以来，Abbe-Rayleigh 标准一直用于评估成像设备的空间分辨率限制。最近，人们越来越关注使用空间投影测量来提高成像设备的分辨率。不幸的是，这些技术需要“未知”光束的相干特性的先验知识，并产生了严格的对准要求。

最近的研究是通过一个通用量子模型实现的，该模型允许开发用于识别光子波动的深度神经网络。该协议克服了当前基于空间模式投影的超分辨率算法的限制，提供了新的显微镜技术、卫星图像和天文学技术。

相位信息在量子测量中的重要性

一个多世纪以来，相位幅度信息的价值奠定了光学工程师的知识基础。

最近，这个话题在量子测量的背景下得到了广泛的研究。利用相位信息可以超越Abbe-Rayleigh分辨极限，实现可见光的空间识别。例如，相位信息可以通过使用投影观测或空间模式解调的模式分解来检索。

这些技术需要“未知”光源相干特性的先验信息。此外，这些方法对成像设备的对准和聚焦条件有严格的限制。尽管存在这些限制，但大多数现有实验技术都依赖于 Hermite-Gaussian、Laguerre-Gaussian 和奇偶基中的空间投影和解调。

智能量子相机超越Rayleigh分辨率极限

光子的量子变化决定了光源的特性。在这项研究中，Bhusal等人证明了对光场的量子统计特性的评估能够实现超过Abbe-Rayleigh分辨率限制的成像。

光子组合的统计波动是利用人工智能的自学能力来识别的。

研究人员开发了一种能够识别每个像素的光子统计数据的量子相机。为此，他们创建了一个通用量子模型，该模型表示由任意光源组合散射产生的光子统计数据。这种方法开发和训练用于光源识别的人工神经网络。

由于这种卓越的方法，研究人员可以克服基于空间模式投影和多路复用的传统超分辨率程序的基本限制。

智能量子相机是如何工作的?

该相机采用人工神经网络来确定构成感兴趣区域的每个点源的光子特性。

使用基于 Sudarshan 和 Glauber 的光学相干量子理论的广泛模型，可以描述由不合理数量的光源散射产生的光子统计数据。

进行光子数分辨检测可以实现这一独特的特性。根据海森堡测不准原理，该相机的灵敏度受光子波动的限制，而不是受Abbe-Rayleigh分辨率限制。

量子相机研究成果

研究人员使用 633 nm 的连续波激光器，通过产生不同、模糊或部分可辨别的光源的相干或不相干叠加来展示他们的概念验证量子相机。

基于对光子统计的检测，他们对超分辨成像技术进行了定量描述。研究人员证明，用于超分辨率图像分析的智能相机可以检测到比标准直接成像方法更高分辨率的微小的空间细节。

智能相机使其能够完成超越Abbe-Rayleigh标准的成像。在一个实例中，研究人员在不同的试验中发现了一些可识别的来源的叠加。相隔 2.55 mm，使用一个相干光源和一个热光源来产生叠加。

使用类似的方法计算横向分离。即使在衍射有限的情况下，该相机也能解决近距离源的空间特征。

正如对更大分离距离的预期，智能相机的性能与强度测量的精度相匹配。此外，当物体之间的距离减小时，智能相机超越了直接成像。

量子相机的未来

Bhusal等人开发了一种超过Abbe-Rayleigh分辨率限制的量子相机，用于超分辨率成像。

利用人工智能的自学习能力，他们的量子统计成像方法可以识别完全未知的光源混合的统计波动。

该系统组件依赖于源自量子相干理论的广泛模型，以解释由任意数量光源的色散引起的光子统计。

虽然智能相机在分辨率方面的性能与传统的超分辨率方案相当，但研究人员表示，量化光子的量子统计波动可以规避当前与空间模式投影相关的超分辨率协议的固有缺陷。

特别的是，该技术不需要光场相干性的先验知识。此外，它不依赖于来自源特定质心的信息。这一发现可能会在光学成像领域创造一个范式，并对显微镜、卫星图像和天文学产生重大影响。

参考链接：

https://www.azooptics.com/News.aspx?newsID=27693

https://www.nature.com/articles/s41534-022-00593-5

---煤油灯科技victorlamp.com翻译整理---