CN111123683A - 基于光子筛的定量相关振幅全息方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，属于微纳全息领域。本发明实现方法如下：根据全息再现像得到两个二值振幅全息图，用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法生成两个独立的二值振幅全息图；通过引入“全息掩膜”的概念建立两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系，实现二值振幅全息图定量的关联化，通过测量峰值信噪比SNR进行评估，循环优化得到一组全息再现图像对应的定量关联振幅全息图，生成加工文件。透明单元编码值为“1”的像素，不透光单元编码值为“0”的像素，制备两个互相关联的透射型的光子筛。通过可见光或近红外入射光照射在两个互相关联的透射型的光子筛上，在傅里叶面上全息复现得到两个完全不同的再现像。
Description
技术领域
本发明涉及一种定量相关振幅全息方法，属于微纳全息领域。
背景技术
全息术可以重建目标物体的全部振幅和相位信息，可以应用于三维显示，光学操纵，数 据存储等。在所有全息技术中，计算全息术(CGH)吸引了广大学者的注意，因为它能将光 学计算的过程通过编程简化，为生成虚拟物体或图像的全息图开辟了新的可能性。目前有多 种全息算法，包括点源法，面源法，菲涅耳衍射法和角谱法。这些算法可以在全息图和图像 平面之间的任何距离处实现2D和3D全息重建。此外，还有一些适用于许多特定功能的全息 相关技术的自适应方法。同时，基于空间光调制器(SLM)的传统CGH不可避免地产生具有 有限分辨率和低视场(FOV)的重建图像，这是由于与波长相比，全息图面上的光场调制器 件的像素尺寸过大。因此如何得到亚波长像素尺寸以及高分辨率和大视场的全息器件成为了 一个热门的课题。
超颖表面是由纳米天线或纳米谐振子阵列组成的超薄人造光学器件，能够以前所未有的 空间分辨率调控光的相位，振幅，偏振，角动量和频率。在过去的超表面全息方法的研究中， 纯相位型全息由于其优异的波前调制特性引起了格外的关注，并被广泛地报道。利用共振相 位或者PB相位的方法，可以实现超短距离内的相位突变，达到相位调控的目的。然而作为另 一个设计自由度，振幅信息经常被忽略，这是由于振幅的定量调控相比相位来说更为困难。 振幅的调控通常利用局部像素的透射或者反射来实现。最常见的振幅调制方法通常是二值的， 即利用0，1两个值来编码全息面上的振幅信息，并再现出合格的重建图像。因此相比于相位 型全息，振幅全息的结构设计更为简单。然而，尽管基于相位全息的动态调控方法已经有了 许多的相关报导，适用于超颖表面振幅全息的动态调控方法至今为止仍无所斩获，这是因为 在亚波长尺寸下，即使利用可变材料，对单个像素进行任意的振幅信息的擦除和写入都是十 分困难的。因此，我们需要一些智能的算法来辅助这一工作的实现。振幅全息的动态调控能 够利用一个超表面结构在不同的条件下全息再现出两个完全不同的图像，对于数据存储、光 学加密防伪以及双模式识别等领域有着巨大的实用价值。因此对于实现振幅全息的可调算法 方面的研究具有重大的意义。
发明内容
为了解决现有振幅全息动态可调复用方法中存在的下述问题：利用现有的材料对单个像 素内的振幅信息进行擦除/写入十分地困难。本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方 法要解决的技术问题是：通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法，并通 过引入“全息掩膜”的概念建立两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系，优化得到一组 具有低串扰、高成像质量的全息再现结果的二值振幅全息图，将两幅二值全息图分别编码加 工到光子筛上，通过可见光或近红外入射光照射在两个互相关联的透射型的光子筛上，在傅 里叶面上全息复现得到两个完全不同的再现像。本发明具有效率高的优点。本发明能够应用 于信号处理、光学存储、高维度全息防伪、光学加密和双模式识别等领域，解决相关工程技 术问题。
本发明通过赋予两个二值振幅全息图定量的关联关系，采用单一的变化方式就能实现两 个全息图之间的转化。并且在傅里叶面分别得到不同的全息再现像。所述单一的变化方式指 只写入振幅信息或只擦除振幅信息。两幅具有定量关联的二值振幅全息图中，具有较多值为 “1”的像素值的全息图为上集全息图，具有较少值为“0”的像素值的全息图为子集全息图。 在两幅图转化过程中，像素值保持不变的像素为关联单元。在两幅图转化过程中，像素值发 生改变的像素为动态单元。此外，在本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法中用 动态材料编码动态单元，能够在单个表面内实现动态全息多路复用。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法具体实现方法如下：根据需要成像的 全息再现像得到两个二值振幅全息图，通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS 算法，并利用改进后的相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图；生成两个独立的二值振 幅全息图；通过引入“全息掩膜”的概念建立两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系， 通过建立的关联关系实现二值振幅全息图定量的关联化，通过测量峰值信噪比SNR进行评估， 循环优化得到成像质量相对较高，引入的串扰相对较少的一组全息再现图像对应的定量关联 振幅全息图作为振幅全息图输出结果；利用得到的两幅振幅全息图输出结果生成加工文件， 用透明单元编码值为“1”的像素，用不透光单元编码值为“0”的像素，制备两个互相关联 的透射型的光子筛。通过可见光或近红外入射光照射在两个互相关联的透射型的光子筛上， 在傅里叶面上全息复现得到两个完全不同的再现像。
本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，包括如下步骤：
步骤一：通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法，并利用改进后的 相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图。
在传统相位检索GS算法中，从全息面到傅里叶面的光场传播用Fraunhofer衍射公式进 行模拟：
其中：Ef为傅里叶面上的复振幅信息，Eh为全息面上的复振幅信息，j为虚数，k是波矢，(x0,y0)为全息图坐标位置，(x,y)为再现像的坐标位置，f为光学系统中使用的透镜的焦距。
在传统相位检索GS算法中，为了简化计算，振幅信息被忽略，复振幅Eh被转化为一个 纯相位分布
因此公式(1)被变换为：
式中：
表示傅里叶变换。其余符号与公式(1)中的含义相同。
传统相位检索GS算法通过物平面和全息平面之间的迭代循环获得优化的全息面上的相 位分布，所述传统相位检索GS算法通过模拟漫散射来省略振幅信息，并输出相位分布
以 恢复目标全息图像。然而，由于传统相位检索GS算法忽略振幅信息，输出的是一个纯相位 分布，因此，所述传统相位检索GS算法不能直接应用于实现纯振幅全息图。
通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法，即对于振幅全息，全息面 上记录的全息图是一个纯振幅分布，因此，进行傅里叶变换的信息是一个实数。为了消除相 位信息
中的虚部，给所述分布中加上相位信息
的复共轭 
此时，由全息面到成像面上的传播过程公式(3)表达：
其中：
表示Ef(x,y)的复共轭。其余符号与公式(1)和公式(2)中含义相同。
通过公式(3)得出，傅里叶面上的复振幅分布为目标还原图像和目标还原图像的孪生像 的叠加。此外，由于利用透射式超表面振幅全息材料进行振幅调制需保证将入射光的振幅调 制为二值振幅信息，所述二值振幅信息通过透光单元和不透光单元实现，即通过透光单元实 现振幅值为“1”的信息，通过不透光单元实现振幅值为“0”的信息，因此，为保证将入射光 的振幅调制为二值振幅信息，公式(3)中全息面上的连续的振幅信息需要二值化处理，将相 位信息
转换为0和π/2两个值，二值化处理实现方法如下：当
时,
否 则
因此，得到的
即通过二值化处理实现全息面上的复振幅被完 全地转化为由“0”和“1”组成的实数分布。所述由“0”和“1”组成的实数分布即为改进后 相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图。
步骤二：利用步骤一所述的方法生成两个独立的二值振幅全息图。
步骤三：通过引入“全息掩膜”的概念建立两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系， 通过建立的关联关系实现二值振幅全息图定量的关联化，通过测量峰值信噪比SNR进行评估， 循环优化得到成像质量相对较高，引入的串扰相对较少的一组全息再现图像对应的定量关联 振幅全息图作为振幅全息图输出结果。
由于步骤二生成两个独立的二值振幅全息图，是毫无关联的，因此，为了便于后续步骤 中的全息复用，需要赋予两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系实现关联化，关联化即 是将两个独立的二值振幅全息图完全转化为由关联单元和动态单元组成的全息图。二值振幅 全息图的关联关系为“集合”的关系，在两幅二值振幅全息图中具有相对多的振幅值为“1” 像素的全息图定义为上集全息图，另一幅二值振幅全息图定义为子集全息图，即将子集全息 图中一部分像素值为“0”的像素值转变为“1”，便得到上集全息图。所述转换部分的像素成 为动态单元，也称额外单元，其余的像素定义为关联单元。
为了建立两幅二值振幅全息图的定量关联关系，引入“全息掩膜”的概念，先将预设为 上集全息图的振幅全息图HoloA加上随机的噪声，由于全息图具有冗余性和鲁棒性，因此， 所述随机噪声不会造成信息的丢失。将加上噪声的全息图HoloA1中作为正式上集全息图。接 着将HoloA1中一部分值为“1”的像素转化为“0”，得到全息掩膜，所述全息掩膜是HoloA1 的一个子集，将HoloA1与预设为子集全息图的HoloB进行逻辑运算中的“与运算”，便得到 一个属于相位掩膜的子集全息图HoloB2，所述子集全息图HoloB2能够重建出HoloB的再现 信息，被称为子集全息图，至此，便得到了两个定量关联的全息图。值得注意的是，由“1” 变为“0”的动态单元太少，将在傅里叶面上的全息再现象中引入过多的串扰，而由“1”变 为“0”的动态单元太多会导致删除HoloB的大量信息进而导致在傅里叶面上的全息再现象的 失真。通过在加入HoloA中的噪声中引入少许的HoloB的信息，实现增强子集图像的信号强 度。通过循环改变引入的噪声和转换像素的比例，并测试信噪比SNR评价傅里叶面上的全息 再现像质量，最终在循环优化过程中选取SNR最高的一组全息再现像所对应的定量相关二值 振幅全息图作为振幅全息图输出结果。
为了得到成像质量相对较高，引入的串扰相对较少的一组全息再现图像，作为优选，选 取SNR最高的一组定量相关二值振幅全息图的循环优化结果设置为：优化的HoloB1中透光单 元数量为与HoloA1中透光单元数量的58％到62％，并且在引入HoloA中的噪声中，加入8％- 15％范围的HoloB的振幅信息。作为进一步优选，优化的HoloB1中透光单元数量为与HoloA1 中透光单元数量的60％，并且在引入HoloA中的噪声中，加入10％范围的HoloB的振幅信息。
步骤四：利用步骤三所得的两幅振幅全息图输出结果生成加工文件，用透明单元编码值 为“1”的像素，用不透光单元编码值为“0”的像素，制备两个互相关联的透射型的光子筛。 通过可见光或近红外入射光照射在两个互相关联的透射型的光子筛上，在傅里叶面上全息复 现得到两个完全不同的再现像。
作为优选，通过电子束刻蚀的微纳加工方法，制备两个互相关联的透射型的金膜光子筛。
还包括步骤五：将所述基于光子筛的定量相关振幅全息方法应用领域包括动态全息显示、 可调光学设备、信息存储或光学防伪和光学加密领域，通过全息面上振幅信息的切换，实现 傅里叶面上全息复现的改变，进而解决相关工程问题。
作为优选，当将所述基基于光子筛的定量相关振幅全息方法应用于光学防伪和光学加密 应用场合时，通过再刻蚀的方法实现全息图的非可逆置换，实现一次性的光学防伪及防伪。 子集全息图和额外单元的像素位置为加密的两把钥匙，所述两把钥匙所包含的信息两巨大， 只有加工出正确的子集全息图，并且再刻蚀过程中，在子集全息图上正确的位置刻蚀额外单 元才能分别再现出两个完全不同的像，提高加密效果。
作为优选，在所述基于光子筛的定量相关振幅全息方法中用动态材料编码动态单元，能 够在单个表面内实现动态全息多路复用。动态材料包括相变材料、氧化石墨烯/还原氧化石墨 烯、镁和氢化镁。
有益效果：
1、本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，通过用振幅形式表现相位信息改 进传统的相位检索GS算法，并利用改进后的相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图。该 方法相比较于点源法、面源法等方法具有更快的优化速度，并且计算得到的二值振幅全息图 的图样与再现图像的图样差别十分大，更有利于步骤二的进行。
2、本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，通过引入“全息掩膜”的概念建 立两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系。该方法在2m*n的解空间内可以快速搜索出目 标解，比起遗传算法和粒子群优化等方法具有更快的搜索速度，且对两幅全息再现图像中的 串扰有十分明显的抑制效果。
3、本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，利用光子筛进行一次性加密的结 构，使得成像具有宽带特性，可将该方法被证实可应用于可见光和近红外波段。此外光子筛 加工简单，节约了加工所消耗的时间成本。
4、在超颖表面动态振幅全息复用技术中，采用现有的材料技术不能完全对超颖表面所编 码的振幅信息进行擦除或者写入。本发明公开的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，作为 优选，在所述基于光子筛的定量相关振幅全息方法中用动态材料编码动态单元，能够在单个 表面内实现动态全息多路复用。动态材料包括相变材料、氧化石墨烯/还原氧化石墨烯、镁和 氢化镁。所述方法能够有效地解决振幅信息擦除和写入困难的技术问题，利用二值振幅全息 图的冗余性和鲁棒性实现超颖表面动态振幅全息复用。
附图说明
图1是本发明实施的一种基于光子筛的定量相关振幅全息的方法流程图；
图2是传统GS迭代相位还原法与本发明实施例1中所用算法的流程图；
图3是本发明实施实例1的关联化处理方法流程图
图4是本发明实施例1中加工得到的光子筛结构的扫描电子显微图像；其中：图4(a)为 子集全息图加工所得光子筛，图4(b)为上集全息图加工所得光子筛，红色圈标注纳米孔为额 外单元，除了额外单元，两个结构完全一致；
图5是本发明实施例1中基于光子筛的定量相关振幅全息方法的示意图。1为2的一个 子集，图中红色圈处的像素为额外单元，这部分为两幅全息图中的动态单元，其余的为关联 单元，2可以看作是在1上刻蚀上额外单元得到的结构；
其中：1-子集全息图加工所得光子筛、2-上集全息图加工所得光子筛、3-透光单元、4- 不透光金膜、5-偏振不依赖的入射光、6-全息再现图像。
图6是本发明实施例1中使用到的实验光路。
其中：7-入射激光、8-聚焦透镜、9-光子筛、10-显微物镜、11-傅里叶变换透镜、12-CCD摄像机。
图7是本发明实施例1中，matlab计算得到的振幅全息图及模拟再现像，以及在不同波 长和不同偏振状态下实验观测到的再现图像。其中，图7(a)为计算得到的两幅二值振幅全息 图，左图为上集全息图，右图为子集全息图。图7(b)为计算得到的模拟再现像，左图为上集 全息图的全息再现像，右图为子集全息图的全息再现像。图7(c)-(f)分别为波长为633nm， 473nm，532nm和785nm入射光的照射下实验得到的全息再现像，图为上集全息图的全息再 现像，右图为子集全息图的全息再现像。
具体实施方式
为了更好的说明本发明的目的和优点，下面结合附图和实施例对发明内容做进一步说明。
实施例1：对光子筛结构的定量相关全息图的全息再现方法
如图1所示，本实施例公开的基于光子筛的定量相关振幅全息图的全息再现方法，具体 实现方法如下：
步骤一：通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法，并利用改进后的 相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图。
利用改进的GS全息方法计算得到两个定量相关的振幅全息图。如图2a所示，传统相位 检索GS算法通过物平面和全息平面之间的迭代循环获得优化的全息面上的相位分布，所述 传统相位检索GS算法通过模拟漫散射来省略振幅信息，并输出相位分布
以恢复目标全息 图像。由于是用相位还原图像，因此全息面上的复振幅分布是一个每个像素的模均为“1”的 复数分布。对于振幅分布来说，其全息面上的复振幅分布为一个只含有实数的分布。为了消 除复数虚部的影响，本实施例使用的方法是将二值化的相位值作为振幅值。将二值化的相位 值作为振幅值，是相位全息图的虚数分布加上了其复共轭后，再进行了二值化。通过所述方 法进行处理后得到的还原图像为原本的图像与其孪生像的叠加。所述方法得到一个由“0”和 “1”组成的实数分布，改实数分布即为改进后相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图。 然而，由于二值算法的限制，该还原像携带了孪生像信息，在实验中通过离轴全息的方法在 空间上滤除孪生像的干扰。
步骤二：利用步骤一所述的方法生成两个独立的二值振幅全息图。
步骤三：将步骤一得到的两个全息图进行关联化处理。
如图3所示，通过引入“全息掩膜”的概念建立两个独立的二值振幅全息图定量的关联 关系，通过建立的关联关系实现二值振幅全息图定量的关联化，通过测量峰值信噪比SNR进 行评估，循环优化得到成像质量相对较高，引入的串扰相对较少的一组全息再现图像对应的 定量关联振幅全息图作为振幅全息图输出结果。图三所示的HoloA表示物体A的全息图， HoloB表示物体B的全息图，图3所示的步骤1是指，在生成两个独立的幅度全息图中引入 20％的随机振幅噪声添加到HoloA以获得HoloA1，振幅噪声用蓝色块表示。由于全息图的冗 余，即全息图通常对额外的相位和幅度噪声表现出良好的鲁棒性，HoloA1也可以像HoloA一 样重建清晰的全息图像，作为上集全息图。在步骤2中，将值为“1”的HoloA1的部分像素 转换为“0”以生成相位掩模，该掩模是HoloA1的一个子集。在步骤3中，HoloB与相位掩 模执行集合上的“与运算”，以获得掩模的子集图案，该子集图案便是所得的子集全息图。 进一步分析可得，在步骤2中，像素值由“1”变换为“0”的动态单元太少将引入过多的串扰,而改变太多像素意味着删除了过多HoloB中的信息，并导致重建图像的失真。在步骤1中适当地引入HoloB的少量信息作为振幅噪声，以增强B的目标信号，能够有效地减少子集再现图像中引入地串扰。通过循环改变步骤1中引入的噪声和转换像素的比例，并测试信噪比(SNR)评估全息图的两个重建的全息图像。选取SNR最高的一组定量相关二值振幅全息图的循环优化结果设置为：优化的HoloB1中透光单元数量为与HoloA1中透光单元数量的58％到62％，并且在引入HoloA中的噪声中，加入8％-15％范围的HoloB的振幅信息。作为进一步优选，：优化的HoloB1中透光单元数量为与HoloA1中透光单元数量的60％，并且在引入HoloA 中的噪声中，加入10％范围的HoloB的振幅信息。
步骤三：根据步骤二所得两幅具有定量关联的两幅振幅全息图，编码确定光子筛上打孔 位置的坐标，从而生成相应金膜打孔光子筛结构的加工文件，通过电子束刻蚀的方法在150nm 厚的金膜上制造光子筛。
此外，上集全息图光子筛可以通过其他方法加工获得，即在子集全息图光子筛上精确定 位出额外单元所对应的位置，并在定位到的位置上刻蚀上透光的纳米孔。在自己全息图光子 筛上刻蚀上新的纳米孔所得的光子筛即为上集全息图光子筛。
图4是加工得到的光子筛结构的电子扫描显微图像，红圈标注的单元为动态单元，除去 动态单元外的所有像素都为定量相关单元。整个纳米孔阵列像素数为400×400，周期为500nm， 单个纳米孔的直径为300nm，在实验中验证在可见光带宽的光谱范围内，该光子筛结构都有 良好的成像效果。
步骤四：利用可见光到近红外波段的光照射到样品上，在傅里叶面上分别观察再现像。
图5是实验原理的示意图，入射光为任意偏振态，光通过样品后经过振幅调制后在自由 空间中传播至无穷远处，观察到再现像。图6和图7是本发明实施例1中所用到的实验光路 和所得到的实验结果。图7(a)是通过MATLAB软件计算得到一个莲花和一颗小草的二值振幅 全息图，其中，莲花的全息图作为上集全息图，小草的全息图作为子集全息图。
将透镜1放置在样品的前焦面聚焦照射光束，如图6所示。将40×放大显微镜物镜放置 在样品后面以收集透射信息，并将亚毫米重建全息图像放大到可观察的尺寸。傅里叶变换透 镜将显微镜物镜的后焦平面成像到CCD相机，在傅立叶平面上观察再现图像。
通过图6所用到的实验光路，在入射波长分别473nm，532nm，633nm和785nm的时候收集傅里叶面上的光场信息，得到了清晰的再现像。此外，以红光633nm入射光为例，不断地改变入射光的偏振态，得到的全息再现图像几乎没有任何变化。
还包括步骤五：将所述基于光子筛的定量相关振幅全息方法应用于动态全息显示、可调 光学设备、信息存储或光学防伪和光学加密等应用场合，解决相关工程问题。
将基于光子筛的定量相关振幅全息方法应用于光学防伪和光学加密应用场合时，将子集 全息图和额外单元中需要刻蚀上纳米孔的位置作为密钥，该方法可应用于一次性的光学防伪 和防伪。首先对需要用步骤四中的光路对于子集全息图所得的光子筛进行全息再现，利用图 6所示实验装置在傅里叶面观察子集再现全息图像。之后将子集全息图所得的光子筛置于电 子束刻蚀仪器上，利用仪器自带的定位装置找到样品位置，在预先计算的额外单元位置出刻 蚀上透光的纳米孔，由此得到了上集全息图光子筛，将上集全息图光子帅置于物平面，利用 图6所示实验装置在傅里叶面观察上再现全息图像。只有子集全息图和额外单元中刻蚀位置 与我们预先设置的密钥完全一致时，才能观察出加载在两幅全息图中的正确信息。所述双重 的一次性加密和防伪方法，由于所加密的纳米孔位置数量十分庞大，因此破解的难度十分高， 具有相当显著的反破译效果。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所 应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡 在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保 护范围之内。
Claims (9)
1.基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法，并利用改进后的相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图；
步骤二：利用步骤一所述的方法生成两个独立的二值振幅全息图；
步骤三：通过引入“全息掩膜”的概念建立两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系，通过建立的关联关系实现二值振幅全息图定量的关联化，通过测量峰值信噪比SNR进行评估，循环优化得到成像质量相对较高，引入的串扰相对较少的一组全息再现图像对应的定量关联振幅全息图作为振幅全息图输出结果；
步骤四：利用步骤三所得的两幅振幅全息图输出结果生成加工文件，用透明单元编码值为“1”的像素，用不透光单元编码值为“0”的像素，制备两个互相关联的透射型的光子筛；通过可见光或近红外入射光照射在两个互相关联的透射型的光子筛上，在傅里叶面上全息复现得到两个完全不同的再现像。
2.如权利要求1所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：还包括步骤五，将所述基于光子筛的定量相关振幅全息方法应用领域包括动态全息显示、可调光学设备、信息存储或光学防伪和光学加密领域，通过全息面上振幅信息的切换，实现傅里叶面上全息复现的改变，进而解决相关工程问题。
3.如权利要求1或2所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：步骤一实现方法为，
在传统相位检索GS算法中，从全息面到傅里叶面的光场传播用Fraunhofer衍射公式进行模拟：
其中：Ef为傅里叶面上的复振幅信息，Eh为全息面上的复振幅信息，j为虚数，k是波矢，(x0,y0)为全息图坐标位置，(x,y)为再现像的坐标位置，f为光学系统中使用的透镜的焦距；
在传统相位检索GS算法中，为了简化计算，振幅信息被忽略，复振幅Eh被转化为一个纯相位分布
因此公式(1)被变换为：
式中：
表示傅里叶变换；其余符号与公式(1)中的含义相同；
传统相位检索GS算法通过物平面和全息平面之间的迭代循环获得优化的全息面上的相位分布，所述传统相位检索GS算法通过模拟漫散射来省略振幅信息，并输出相位分布
以恢复目标全息图像；然而，由于传统相位检索GS算法忽略振幅信息，输出的是一个纯相位分布，因此，所述传统相位检索GS算法不能直接应用于实现纯振幅全息图；
通过用振幅形式表现相位信息改进传统的相位检索GS算法，即对于振幅全息，全息面上记录的全息图是一个纯振幅分布，因此，进行傅里叶变换的信息是一个实数；为了消除相位信息
中的虚部，给所述分布中加上相位信息
的复共轭
此时，由全息面到成像面上的传播过程公式(3)表达：
其中：
表示Ef(x,y)的复共轭；其余符号与公式(1)和公式(2)中含义相同；
通过公式(3)得出，傅里叶面上的复振幅分布为目标还原图像和目标还原图像的孪生像的叠加；此外，由于利用透射式超表面振幅全息材料进行振幅调制需保证将入射光的振幅调制为二值振幅信息，所述二值振幅信息通过透光单元和不透光单元实现，即通过透光单元实现振幅值为“1”的信息，通过不透光单元实现振幅值为“0”的信息，因此，为保证将入射光的振幅调制为二值振幅信息，公式(3)中全息面上的连续的振幅信息需要二值化处理，将相位信息
转换为0和π/2两个值，二值化处理实现方法如下：当
时,
否则
因此，得到的
或1；即通过二值化处理实现全息面上的复振幅被完全地转化为由“0”和“1”组成的实数分布；所述由“0”和“1”组成的实数分布即为改进后相位检索GS算法产生得到二值振幅全息图。
4.如权利要求3所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：步骤三实现方法为，
由于步骤二生成两个独立的二值振幅全息图，是毫无关联的，因此，为了便于后续步骤中的全息复用，需要赋予两个独立的二值振幅全息图定量的关联关系实现关联化，关联化即是将两个独立的二值振幅全息图完全转化为由关联单元和动态单元组成的全息图；二值振幅全息图的关联关系为“集合”的关系，在两幅二值振幅全息图中具有相对多的振幅值为“1”像素的全息图定义为上集全息图，另一幅二值振幅全息图定义为子集全息图，即将子集全息图中一部分像素值为“0”的像素值转变为“1”，便得到上集全息图；所述转换部分的像素成为动态单元，也称额外单元，其余的像素定义为关联单元；
为了建立两幅二值振幅全息图的定量关联关系，引入“全息掩膜”的概念，先将预设为上集全息图的振幅全息图HoloA加上随机的噪声，由于全息图具有冗余性和鲁棒性，因此，所述随机噪声不会造成信息的丢失；将加上噪声的全息图HoloA1中作为正式上集全息图；接着将HoloA1中一部分值为“1”的像素转化为“0”，得到全息掩膜，所述全息掩膜是HoloA1的一个子集，将HoloA1与预设为子集全息图的HoloB进行逻辑运算中的“与运算”，便得到一个属于相位掩膜的子集全息图HoloB2，所述子集全息图HoloB2能够重建出HoloB的再现信息，被称为子集全息图，至此，便得到了两个定量关联的全息图；值得注意的是，由“1”变为“0”的动态单元太少，将在傅里叶面上的全息再现象中引入过多的串扰，而由“1”变为“0”的动态单元太多会导致删除HoloB的大量信息进而导致在傅里叶面上的全息再现象的失真；通过在加入HoloA中的噪声中引入少许的HoloB的信息，实现增强子集图像的信号强度；通过循环改变引入的噪声和转换像素的比例，并测试信噪比SNR评价傅里叶面上的全息再现像质量，最终在循环优化过程中选取SNR最高的一组全息再现像所对应的定量相关二值振幅全息图作为振幅全息图输出结果。
5.如权利要求4所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：为了得到成像质量相对较高，引入的串扰相对较少的一组全息再现图像，选取SNR最高的一组定量相关二值振幅全息图的循环优化结果设置为：优化的HoloB1中透光单元数量为与HoloA1中透光单元数量的58％到62％，并且在引入HoloA中的噪声中，加入8％-15％范围的HoloB的振幅信息。
6.如权利要求5所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：优化的HoloB1中透光单元数量为与HoloA1中透光单元数量的60％，并且在引入HoloA中的噪声中，加入10％范围的HoloB的振幅信息。
7.如权利要求5所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：通过电子束刻蚀的微纳加工方法，制备两个互相关联的透射型的金膜光子筛。
8.如权利要求5所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：当将所述基基于光子筛的定量相关振幅全息方法应用于光学防伪和光学加密应用场合时，通过再刻蚀的方法实现全息图的非可逆置换，实现一次性的光学防伪及防伪；子集全息图和额外单元的像素位置为加密的两把钥匙，所述两把钥匙所包含的信息两巨大，只有加工出正确的子集全息图，并且再刻蚀过程中，在子集全息图上正确的位置刻蚀额外单元才能分别再现出两个完全不同的像，提高加密效果。
9.如权利要求5所述的基于光子筛的定量相关振幅全息方法，其特征在于：在所述基于光子筛的定量相关振幅全息方法中用动态材料编码动态单元，能够在单个表面内实现动态全息多路复用；动态材料包括相变材料、氧化石墨烯/还原氧化石墨烯、镁和氢化镁。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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