亮点 | 基于动态相位调制的无透镜高效快照高光谱成像

快照高光谱成像技术能够在单次曝光中同时获取场景的空间和光谱信息,广泛应用于遥感探测、生物医学成像、工业检测和环境监测等领域。近年来,基于衍射光学元件(DOE)的快照高光谱成像技术在光学成像领域备受关注。尽管其空间和光谱分辨率不断提升,但受限于现有光刻技术,制造的DOE难以实现理想的高阶衍射图案和全谱段高衍射效率,进而影响编码成像性能并降低部分波段的重建精度。为此,北京理工大学宋维涛教授团队提出了一种新型无透镜高效快照高光谱成像(LESHI)系统。该系统采用可编程的硅基液晶空间光调制器(LCoS-SLM)替代传统DOE,实现在高精度相位调制与光谱重建中的应用,同时实现分布式衍射光学成像,显著提升了整个可见光谱范围内的衍射效率。此外,LESHI系统无需额外光学元件即可调节焦距,为实时现场调试提供了高效且经济的解决方案。该工作为快照高光谱成像系统的优化提供了新思路,推动了高效、实时、高分辨率快照高光谱成像技术的进一步发展。
随着计算光谱成像在生物医学、环境监测和遥感等领域的广泛应用,相关行业对高效、紧凑且可调谐的快照光谱成像系统的需求日益增加。然而,快照高光谱成像技术在实际应用中存在一定挑战,主要有以下几个方面的原因:1. 光谱分辨率与空间分辨率的平衡:高光谱成像需要在广泛的光谱范围内获取细致的光谱信息,但同时也要求空间分辨率足够高;2. 光学元件的复杂性与精度要求:为了实现高效的光谱编码和成像,快照高光谱成像系统需要高精度的光学元件,这些元件需要在不同波段下保持一致的性能,且其设计与制造过程要求非常精细,容易受到技术限制;3. 计算与解码过程的复杂性:快照高光谱成像通过压缩测量获得光谱数据后,需要依靠高效的解码算法来恢复高质量的光谱图像。这个过程不仅需要解决复杂的逆问题,还需要高效的算法来处理大规模数据集,从而确保成像结果的准确性。
传统衍射光学元件(Diffractive Optical Element,DOE)由于加工精度和衍射效率的限制,在实际应用中存在较大误差,影响了系统的成像质量和光谱重建精度。相比之下,利用液晶硅空间光调制器(LCoS-SLM)动态模拟DOE的相位调制特性,可为快照光谱成像提供灵活且高效的解决方案。LCoS-SLM不仅具备更高的量化精度,突破了传统DOE在相位精度上的限制,还能通过加载不同波长的相位调制模式,提高衍射效率并增强光谱重建能力。该方法有效克服了DOE制造和装配过程中的误差,提升了光谱成像系统的适应性和稳定性,为高性能快照光谱成像的发展开辟了新方向。
尽管LCoS-SLM已广泛应用于超分辨成像、光场成像和计算全息等领域,但其在快照光谱成像中的潜力尚未得到充分开发。针对传统DOE制造精度和衍射效率下降的问题,北京理工大学宋维涛教授团队提出了一种基于LCoS-SLM的动态相位调制方案,构建了新型无透镜高效快照高光谱成像(LESHI)系统,用于高效快照光谱成像。该方案利用LCoS-SLM的高量化精度(最高256级)和实时可编程特性,模拟DOE的相位调制功能,并加载优化的波长特定相位模式,以提高光谱分离能力和重建精度。该团队构建的成像系统得益于高衍射效率和动态调节能力,可在全可见光谱范围(400–700 nm)内实现高精度光谱重建,相较于传统DOE系统,重建峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)提高了4.3 dB,结构相似性(Structure Similarity Index Measure,SSIM)提升至0.98。此外,该系统支持焦距和视场角的灵活调整,无需额外光学组件,从而有效降低了系统复杂度和成本。相关研究成果以“Lensless Efficient Snapshot Hyperspectral Imaging using Dynamic Phase Modulation”为题发表于Photonics Research 2025年第2期。
LESHI系统示意图如图1所示。物体的反射光经偏振片后,被分光棱镜BS反射至加载有仿真DOE图案的LCoS-SLM上。由于液晶层对不同波长的光具有不同的折射率,它可模拟DOE的相位延迟特性,从而对连续的高光谱数据立方体进行编码。当光波通过LCoS-SLM的液晶层时,各像素的调制引起相位变化。随后,经过相位调制的光从LCoS-SLM反射,经分光镜传输至彩色CMOS相机,并被记录为三通道的相位编码RGB图像。最后,利用光谱重构网络对该RGB图像进行解码,重建出31通道的高光谱图像。

LESHI系统的工作原理如图2所示。图2(a)展示了LESHI的建模原理。在前向传播的过程中,LESHI依次完成光谱数据集的3通道RGB快照压缩、基于快照的31通道光谱立方体重建,以及重建结果与地面实况的损失计算。在反向传播过程中,模型通过梯度下降法最小化损失函数,以优化相位调制图案的像素值及重构网络参数。图2(b)展示了基于DOE图案的LCoS-SLM衍射光学成像点扩散函数(Point Spread Function,PSF)采集过程。分布式衍射光学模型DDO采用时空多路复用技术,通过顺序加载多个DOE,在不同频谱带对同一场景进行分布式成像。该系统利用LCoS-SLM加载多个模拟DOE图案,分批实现DDO模型。如图2(c)所示,三个模拟DOE图案分别在400–500nm、500–600nm和600–700nm波段成像。图2(d)展示了重构网络ResU-Net算法结构。

“在实际应用中,光的光谱信息包含丰富的物理和化学特征,对物质识别、成分分析及环境监测等过程具有重要意义。高精度的光谱探测有助于全面了解目标的特性,拓宽光学成像与传感技术的应用范围。因此,快照高光谱成像技术的重要性在于它为实时、高效、无损的多维度光谱数据采集提供了新的解决方案,有助于推动计算光学技术在各个成像领域的应用与创新。利用LCOS-SLM器件实现快照高光谱成像不仅能够实现高精度的相位调制,还能通过动态刷新和实时调整编码模式,提高系统的衍射效率。”通讯作者宋维涛教授指出,“LESHI系统基于端到端的计算光学框架,引入分布式衍射光学模型,动态调整相位编码模式,不仅增强了快照高光谱成像技术的灵活性和精度,也推动了其在高精度成像、实时数据采集和复杂环境下应用的广泛发展。”
未来,团队将通过将真实场景信息融入模型的训练和重构过程中,深度优化硬件编码器与软件解码器,进一步提升系统的泛化能力与自适应性能,为实现高性能、低成本的快照高光谱成像系统奠定坚实的基础。
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