CN112924027B - 基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 - Google Patents
基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112924027B CN112924027B CN202110127594.2A CN202110127594A CN112924027B CN 112924027 B CN112924027 B CN 112924027B CN 202110127594 A CN202110127594 A CN 202110127594A CN 112924027 B CN112924027 B CN 112924027B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- frequency domain
- observation target
- signal
- integrated chip
- photonic integrated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 87
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 89
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 16
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 49
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 33
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 32
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 15
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 14
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 10
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 6
- PCTMTFRHKVHKIS-BMFZQQSSSA-N (1s,3r,4e,6e,8e,10e,12e,14e,16e,18s,19r,20r,21s,25r,27r,30r,31r,33s,35r,37s,38r)-3-[(2r,3s,4s,5s,6r)-4-amino-3,5-dihydroxy-6-methyloxan-2-yl]oxy-19,25,27,30,31,33,35,37-octahydroxy-18,20,21-trimethyl-23-oxo-22,39-dioxabicyclo[33.3.1]nonatriaconta-4,6,8,10 Chemical compound C1C=C2C[C@@H](OS(O)(=O)=O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2.O[C@H]1[C@@H](N)[C@H](O)[C@@H](C)O[C@H]1O[C@H]1/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/C=C/[C@H](C)[C@@H](O)[C@@H](C)[C@H](C)OC(=O)C[C@H](O)C[C@H](O)CC[C@@H](O)[C@H](O)C[C@H](O)C[C@](O)(C[C@H](O)[C@H]2C(O)=O)O[C@H]2C1 PCTMTFRHKVHKIS-BMFZQQSSSA-N 0.000 claims description 5
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 5
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 abstract description 16
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 44
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 14
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 14
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 8
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/02—Details
- G01J3/0205—Optical elements not provided otherwise, e.g. optical manifolds, diffusers, windows
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/45—Interferometric spectrometry
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及光学领域,具体涉及一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统。该方法及系统利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号,解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。本发明利用微透镜阵列代替其分立的小透镜,共相调整难度可以得到很大程度的降低,从而进一步优化系统更有利于集成,提升系统的稳定性。采用基于微透镜阵列与干涉成像系统还可以进一步降低系统的体积。
Description
技术领域
本发明涉及光学领域,具体而言,涉及一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统。
背景技术
现有技术中,普通基于精确折光原理的成像系统由成像物镜组和光电转换器件阵列构成,物体光进入成像物镜组,形成的像由光电转换器件阵列接收,从而得到物体图像,通过成像系统可实时记录和观测物体形貌。传统光学望远镜的基本设计原理仍基于精确折光的设计理念,受衍射极限约束,为提高分辨率,必须增大系统口径,为实现更高的分辨率,传统空间望远镜的体积、重量将极其庞大。例如哈勃空间望远镜主镜口径为2.4m, JWST望远镜采用拼接主镜为6m,正在论证的ATLAST望远镜将达到惊人的 8m口径。其发射成本和在轨维护难度具有极大的挑战性。
光波干涉是一种基本的光学物理现象,光学干涉测量是通过产生相干的两路光,一路作为参考光,一路作为测量光,参考光照射到位置固定的参考反射镜,测量光照射到被测对象,由参考反射镜反射回的参考光与被测对象反射回的物光光波叠加发生干涉,干涉条纹反映两路光光程差信息,从而根据干涉条纹的变化获得被测对象的特征信息。在干涉成像中,两路干涉光都来自观测目标,远场成像目标的光到达孔径平面,孔径平面光分布即为成像目标的频谱,两个干涉孔径接收到频域信息并耦合到光子集成芯片,通过设计好的光子集成芯片结构来解调出频域信息的幅值和相位部分。
在RichardL.Kendrick等人提出了一种用于光电侦察的分段平面成像探测器(Segmented Planar Imaging Detectorfor Electro-optical Reconnaissance,SPIDER)的概念中,即是干涉成像的一种形式,RichardL.Kendrick等人采用在光子集成芯片前段放置小透镜,其光路的共相调整难度大,每个小透镜都有6个调整的自由度,实现干涉成像往往需要大量用来进行两两干涉的小透镜,因此其调整难度很大,急需一种容易进行调节的且可以提供聚光功能的器件代替分立的小透镜。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统,以至少解决现有干涉成像系统调整难度大的技术问题。
根据本发明的一实施例,提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,包括以下步骤:
利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号:
解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。
进一步地,利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号包括:
排布微透镜阵列;
对频域信息进行采样;
位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列所在的孔径平面,微透镜阵列将光信号进行汇聚;
将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片的光电探测器上。
进一步地,利位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列所在的孔径平面,微透镜阵列将光信号进行汇聚包括:
物体平面的光信号传播到孔径平面后得到孔径平面上的互谱密度函数观测目标的傅里叶变化;孔径平面上的互谱密度函数表示为:
其中空间频率为α'表示观测平面上某一点的坐标;表示孔径平面上任意一点的坐标,观测光的频率为ν、波长为λ,非相干源的归一化频谱可以表示为G(ν),并有∫G(ν)dν=1,观测目标光强分布为Iobject(α');孔径平面上,任意两点之间的互谱密度函数只与孔径平面上的两个干涉位置差有关,与物体的绝对位置无关;互谱密度函数是物体信号的傅里叶变换,f1-f2越大观测目标越高频的信号。
进一步地,将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片的光电探测器上包括:
光信号从孔径平面到光子集成芯片的光电探测器传播,经过光子集成芯片上的输入波导阵列、波分解复用结构、频谱信号解算结构,最后被光子集成芯片的光电探测器接收,并转换为电信号;此部分过程描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
其中Ik表示光子集成芯片输出的光强信号,Mk表示光子集成芯片输出的振幅;S、φS表示其中一个输入波导的幅值和相位;L、φL表示另一个输入波导的幅值和相位;Φk表示光子集成芯片引入的相位差,Φk的值通过光子集成芯片可设为
进一步地,对频域信息进行采样包括:
频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系表示为:
f=λz/(Di-Dj)
=λz/B
λ表示成像波长,z表示物体平面到孔径平面的距离;B=Bi,j=Di-Dj表示径向上两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线Baseline;空间频率f表示频域坐标,α'表示空域坐标;观测目标Iobject(α')通过Fourier Transform即可得到频域分布信息,频谱信息表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式表示为:
其中H(f)表示在空间频率f处的对频谱信息V(f)的采样权重。
进一步地,解算出解算信号中观测目标的频域信息包括:
经过微透镜汇聚的光耦合到输入波导阵列,在经过波分解复用结构可以得到多个准单色光λk信号,这些信号通过片上频谱信号解算结构对应基线长度Bij可以得到四个光强信号输出Ik(k=1,2,3,4),这些光强信号通过 ABCD方法即可解算对应空间频率为fnij的频域信号:
V(f)表示空间频率f对应的频谱信号,abs{V(f)}表示其幅值部分, arg{V(f)}表示其相位部分。
进一步地,在频域信息中恢复观测目标包括:
对观测目标频域信息降质影响表示为:
Vsample=V·H
离散情况下为:
Vsample(fkij)=Vobject(fkij)·H(fkij)
其中V表示观测目标的频域信息分布,V(f)=FT{Iobject(α')}是观测目标 Iobject的Fourier Transform,Vsample表示采样得到的频域信息,·表示点乘操作;对于V、Vsample离散的分量为Vij、降质过程是和采样的离散分量Hij的对应值相差得到:
进一步地,频域信息恢复观测目标为对于已采样的频谱信息部分做最大程度的保留,添加Data fidelity项;对于未采样部分选择使用惩罚函数来添加对观测目标的先验;
最终需要优化的组合函数包括两个部分Data fidelity项α·χ2及 Penaltyfunction项β·P:
J=α·χ2+β·P
Vsample=V(f)=abs{V(f)}exp(i·arg{V(f)})
其中α、β表示各项的系数,其中表示对矩阵M中的所有元素求平方和, 表示对观测目标的估计值;A表示系统对观测目标的降质作用,Vsample表示采样得到的频域信息;当J的值收敛到最小值,即可得P为惩罚函数,采用最大熵Maximum Entropy惩罚,此外添加TP限制即:
其中xij表示X中的分量;通过采用不同的优化算法计算迭代,使得组合函数J的值收敛到最小值,得到惩罚函数为:
通过多次的迭代得到频域信息恢复观测目标。
根据本发明的另一实施例,提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统,包括:
解算信号获取单元,用于利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号:
观测目标恢复单元,用于解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。
进一步地,解算信号获取单元包括:
排布单元,用于排布微透镜阵列;
采样单元,用于对频域信息进行采样;
光信号汇聚单元,用于位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列所在的孔径平面,微透镜阵列将光信号进行汇聚;
光信号接收单元,用于将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片的光电探测器上;
本发明实施例中的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统,利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号,解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。本发明利用微透镜阵列代替其分立的小透镜,共相调整难度可以得到很大程度的降低,从而进一步优化系统更有利于集成,提升系统的稳定性。采用基于微透镜阵列与干涉成像系统还可以进一步降低系统的体积。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统的结构图;
图2为本发明基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统的光路模型简化图;
图3为本发明中观测目标频域信息解算芯片结构示意图;
图4为本发明基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统的孔径排布方式示例图;
图5为本发明基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统的优选模块图;
图6为本发明基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法的实现流程图;
图7(a)为本发明目标重建结果图一;
图7(b)为本发明目标重建结果图二;
图7(c)为本发明目标重建结果图三;
图8为本发明基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统中微透镜阵列结构示意图;
附图标号说明:
10、微透镜阵列;
20、光子集成芯片;21、输入波导阵列;22、波分解复用结构;23、频谱信号解算结构;231、移相结构;232、波导耦合结构;24、光电探测器;
30、背板。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本发明一实施例,提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,参见图1-8,包括以下步骤:
利用微透镜阵列10接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号:
解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。
本发明实施例中的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,利用微透镜阵列10接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号,解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。本发明利用微透镜阵列10代替其分立的小透镜,共相调整难度可以得到很大程度的降低,从而进一步优化系统更有利于集成,提升系统的稳定性。采用基于微透镜阵列10与干涉成像系统还可以进一步降低系统的体积。
其中,利用微透镜阵列10接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号包括:
排布微透镜阵列10;
对频域信息进行采样;
位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列10所在的孔径平面,微透镜阵列10将光信号进行汇聚;
将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片20的光电探测器24上;
其中,位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列10所在的孔径平面,微透镜阵列10将光信号进行汇聚:
物体平面的光信号传播到孔径平面后得到孔径平面上的互谱密度函数观测目标的傅里叶变化;孔径平面上的互谱密度函数表示为:
其中空间频率为α'表示观测平面上某一点的坐标;表示孔径平面上任意一点的坐标,观测光的频率为ν、波长为λ,非相干源的归一化频谱可以表示为G(ν),并有∫G(ν)dν=1,观测目标光强分布为Iobject(α');孔径平面上,任意两点之间的互谱密度函数只与孔径平面上的两个干涉位置差有关,与物体的绝对位置无关;互谱密度函数是物体信号的傅里叶变换,f1-f2越大观测目标越高频的信号。
其中,将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片20的光电探测器24 上包括:
光信号从孔径平面到光子集成芯片20的光电探测器24传播,微透镜阵列10将光汇聚到光子集成芯片20上的输入波导阵列21、波分解复用结构22、频谱信号解算结构23,最后被光子集成芯片20的光电探测器24 接收,并转换为电信号;此部分过程描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
其中Ik表示光子集成芯片20输出的光强信号,Mk表示光子集成芯片20输出的振幅;S、φS表示其中一个输入波导的幅值和相位;L、φL表示另一个输入波导的幅值和相位;Φk表示光子集成芯片20引入的相位差,Φk的值通过光子集成芯片20可设为
其中,对频域信息进行采样包括:
频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系表示为:
f=λz/(Di-Dj)
=λz/B
λ表示成像波长,z表示物体平面到孔径平面的距离;B=Bi,j=Di-Dj表示径向上两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线Baseline;空间频率f表示频域坐标,α'表示空域坐标;观测目标Iobject(α')通过Fourier Transform即可得到频域分布信息,频谱信息表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式表示为:
其中H(f)表示在空间频率f处的对频谱信息V(f)的采样权重。
其中,解算出解算信号中观测目标的频域信息包括:
经过微透镜汇聚的光耦合到输入波导阵列21,在经过波分解复用结构 22可以得到多个准单色光λk信号,这些信号通过片上频谱信号解算结构 23对应基线长度Bij可以得到四个光强信号输出Ik(k=1,2,3,4),这些光强信号通过ABCD方法即可解算对应空间频率为fnij的频域信号:
V(f)表示空间频率f对应的频谱信号,abs{V(f)}表示其幅值部分, arg{V(f)}表示其相位部分。
其中,在频域信息中恢复观测目标包括:
对观测目标频域信息降质影响表示为:
Vsample=V·H
离散情况下为:
Vsample(fkij)=Vobject(fkij)·H(fkij)
其中V表示观测目标的频域信息分布,V(f)=FT{Iobject(α')}是观测目标 Iobject的Fourier Transform,Vsample表示采样得到的频域信息,·表示点乘操作;对于V、Vsample离散的分量为Vij、降质过程是和采样的离散分量Hij的对应值相差得到:
其中,频域信息恢复观测目标为对于已采样的频谱信息部分做最大程度的保留,添加Data fidelity项;对于未采样部分选择使用惩罚函数来添加对观测目标的先验;
最终需要优化的组合函数包括两个部分Data fidelity项α·χ2及 Penaltyfunction项β·P:
J=α·χ2+β·P
Vsample=V(f)=abs{V(f)}exp(i·arg{V(f)})
其中α、β表示各项的系数,其中表示对矩阵M中的所有元素求平方和, 表示对观测目标的估计值;A表示系统对观测目标的降质作用,Vsample表示采样得到的频域信息;当J的值收敛到最小值,即可得P为惩罚函数,采用最大熵Maximum Entropy惩罚,此外添加TP限制即:
其中xij表示X中的分量;通过采用不同的优化算法计算迭代,使得组合函数J的值收敛到最小值,得到惩罚函数为:
通过多次的迭代得到频域信息恢复观测目标。
下面以具体实施例,对本发明的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法进行详细说明:
具体参见图1-8,本发明使用阵列的微透镜形式代替每个分立的小透镜,其光路的调整难度大大降低,可以更有利于集成,提升系统的稳定性。微透镜是一种直径为微米级的小透镜,微透镜按一定的周期以一维或二维的方式排列在基底上构成微透镜阵列10(如图8所示)。微透镜阵列10 利用其表面波长量级的浮雕结构对光波进行调制,将一个完整的激光波前在空间上分成许多微小的部分,每一部分都被相应的小透镜聚焦在焦平面上,一系列微透镜就可以得到由很多均匀、规则排布的焦点组成的平面。将该结构引入干涉成像代替原来的分立透镜可以大大降低系统的调整难度。
因此基于已有的精确折光传统大口径成像系统存在着体积、功耗和重量大的缺点,本发明提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,使用多个小口径透镜代替大口径成像系统,利用波导作为导波和光干涉介质,可以大大减小系统的体积、功耗和重量;其次使用了光子集成芯片20的移相结构231组件(例如热控或者电控移相器)可以降低成像系统的共相调整难度。
相比于SPIDER系统,本发明利用微透镜阵列10代替其分立的小透镜,共相调整难度可以得到很大程度的降低,从而进一步优化系统更有利于集成,提升系统的稳定性。采用基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统还可以进一步降低系统的体积。
本发明公开的一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法中,远场目标发出的光经过自由传播到达微透镜阵列10,经过每个微透镜汇聚后耦合入每个微透镜后端对应的光子集成芯片20的输入波导阵列21(每个输入波导都有一定的视场,将输出波导做成阵列结构可以增加其成像视场)中,光子集成芯片20利用波分解复用结构22(例如Arrayedwave guide grating结构)、频谱信号解算结构23(如图5,包含移相结构231、波导耦合结构232)对耦合入芯片光分别分频、移相和干涉操作,光子集成芯光子集成芯片20的光电探测器24(photoelectric detector,PD)将光信号转换为电信号输出,可得到光强值,从这些光强值可以计算出观测目标的频域信息的幅值和相位值。
本发明公开的一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,其整体流程如图6所示,具体包括如下步骤:
步骤1:获取观测目标频域信息的解算信号
如图1所示该系统的单个结构示意图,图6为成像系统孔径排布方式示例,本发明的干涉成像方法通过利用微透镜阵列10接收光信号,通过光子集成芯片20进行信号的分频干涉及恢复算法等操作,最后通过光子集成芯片20上的PD获得光强信号,该信号即可解算观测目标的频域信息。该系统结构能够获取观测目标频域信息的解算信号。
观测目标频域信息的解算信号的获取包括如下步骤:
步骤1.1:光信号从物体平面传播到孔径平面
如图2所示,物体平面的光信号传播到孔径平面,这个过程可以应用部分相干理论描述,可以得到孔径平面上的互谱密度函数(Mutual Spectral Density Function,MSDF)观测目标的傅里叶变化。该自由传播过程不受系统配置的影响。
具体地,远场非相干源的光传播到孔径平面,这个过程可以应用部分相干理论描述,孔径平面上的互谱密度函数(Mutual Spectral Density Function,MSDF)可以表示为:
其中空间频率为α'表示观测平面上某一点的坐标;表示孔径平面上任意一点的坐标,观测光的频率为ν、波长为λ,非相干源的归一化频谱可以表示为G(ν),并有∫G(ν)dν=1,观测目标光强分布为Iobject(α')。孔径平面上,任意两点之间的互谱密度函数只与孔径平面上的两个干涉位置差有关,与物体的绝对位置无关。互谱密度函数是物体信号的傅里叶变换,f1-f2越大可以观测目标越高频的信号,因此孔径平面上的两个干涉位置差越大就可以接收到更高频的物体信号,从而得到更好的细节信息,低频包含了物体的轮廓信息。
步骤1.2:光信号从孔径平面到光子集成芯片20的光电探测器24
如图1所示,光信号从孔径平面到光子集成芯片20的PD(光电探测器 24)传播,微透镜阵列10将光汇聚到光子集成芯片20上的输入波导阵列 21、波分解复用结构22(例如Arrayed wave guide grating结构)、频谱信号解算结构23(如图5,包含移相结构231、波导耦合结构232),最后被光子集成芯片20的光电探测器24接收,并转换为电信号。此部分过程可以描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
其中Ik表示光子集成芯片20输出的光强信号,Mk表示光子集成芯片20输出的振幅。S、φS表示其中一个输入波导的幅值和相位,即L、φL表示另一个输入波导的幅值和相位,即Φk表示光子集成芯片20 引入的相位差,为了解算观测目标的频率信息,Φk的值通过光子集成芯片20可设为
注:文中加粗的量表示矢量,具有数值大小以及方向的量。
具体地,如图1所示,光从孔径平面到光子集成芯片20的PD传播,需要经过微透镜,每个微透镜将光汇聚到其对应的后端光子集成芯片20 上的输入波导阵列21,经过片上波分解复用结构22,将宽谱段光转换为多个准单色光λk输出。径向上两个不同中心位置(对应基线Bij=Di-Dj) 的微透镜得到准单色光λk的光信号输入到同一个频谱信号解算结构23(如图5,包含移相结构231、波导耦合结构232),既可以得到该基线下Bij的四个有不同相位差的信号,四个信号的相位差每个信号最后被对应光子集成芯片20上的光电探测器24接收,并转换为电信号。单个空间频率可以得到的四个光强信号如下,此部分过程可以描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
其中Ik(k=1,2,3,4)表示单个频谱信号解算结构23的光强信号,这些信号对应于确定的基线Bij,波长λk及空间频率f。根据傅里叶光学,频域信息是空域信息的傅里叶变换,高空间频率信息代表了目标的细节信息部分,低空间频率信息代表了目标的轮廓信息,低频和高频对成像都很重要,因此需要增加基线Bij数量及波分解复用得到的准单色光λk的个数,来增加对不同空间频率f对应频域信号V(f)的采样。Mk表示光子集成芯片20输出的振幅。S,φS表示其中一个输入波导的幅值和相位,即L,φL表示另一个输入波导的幅值和相位,即Φk表示光子集成芯片20中频谱信号解算结构23引入的相位差,为了解算观测目标的频率信息,Φk的值通过光子集成芯片20可设为
步骤1.3:微透镜阵列10排布与频域信息采样
不同的孔径阵列排布会得到不同观测目标的频域信号分布,通过合适的设计可以得到较好的频域信号分布,本发明为了展示该系统的可行性,选择如图4的孔径排布方式(采用和SPIDER相同的孔径排布方式),多个光子集成芯片20呈周部散射状均匀设置在背板30上。频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系可以表示为:
f=λz/(Di-Dj)
=λz/B
λ表示成像波长,z表示物体平面到孔径平面的距离。B=Bi,j=Di-Dj表示径向上(如图4)两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线 (Baseline)。空间频率f表示频域坐标,α'表示空域坐标。观测目标 Iobject(α')通过Fourier Transform(FT)即可得到频域分布信息,频谱信息可表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式可以表示为:
其中H(f)表示在空间频率f处的对频谱信息V(f)的采样权重。
具体地,不同的孔径阵列排布会得到不同的观测目标的频域信号分布,通过合适的设计可以得到较好的频域信号分布,本发明为了展示该系统的可行性,选择如图4的孔径排布方式(采用和SPIDER相同的空间排布方式)。其有多个(SPIDER设计的是37个)如图1所示的结构组合而成,将图1结构按照径向进行排布,即可得到如图4的孔径排布方式。由于采用离散的孔径排布,因此频域采样也是离散采样,下面对系统的各个参量进行离散处理,频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系可以表示为:
f=λz/(D-D)
=λz/B
离散表示主要是两个部分,由于波分解复用结构22的存在可以将宽谱段的光转换为多个准单色光输出λn(n=1,2,3,...,Tn);每个微透镜阵列10和光子集成芯片20都是按照径向排布,因此干涉基线也是沿着径向的分布,用i(i=1,2,3,4,...,Ti)表示径向坐标,j(j=1,2,3,...,Tj)表示横向坐标,则Di'j、Di″j表示径向上两个不同微透镜的中心位置矢量,Bij=Di'j-Di″j表示径向上两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线(Baseline),由于采用的是两两干涉因此第j个径向上的基线Bij个数可以达到因此频域得到的空间频率采样中fkij与基线Bij的关系可以表示为:
fkij=λkz/(Di'j-Di″j)
=λkz/Bij
空间频率fkij是通过Fourier Transform(FT)之后空域坐标与频域坐标的转换关系,也表征观测目标细节信息分布情况;本发明用α'表征空域坐标。观测目标Iobject(α')通过Fourier Transform(FT)即可得到频域分布信息,频谱信息可表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其离散的表达式可表示为:
V(fkij)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式可以表示为:
其中H(fkij)表示在空间频率fkij处的采样权重。
步骤2:目标图像重建
通过光子集成芯片20上移相结构231的共相调整后,使得两路干涉的微透镜之间达到较好的共相关系,此时通过光子集成芯片20的PD可以得到观测目标频域信息的解算信号,PD只能接受光强信号,无法接受到振幅信号,因此需要在芯片上设计振幅信号的解算结构,如图5所示为片上频谱信号解算结构23(包含移相结构231、波导耦合结构232)的简单示意图,移相结构231可以采用片上热调移相或者电调移相技术,波导耦合接口包括Yjunction和Xcoupler结构来实现对光信号的分光干涉。通过片上频谱信号解算结构23可以得到单个波长特定基线下的四个光强信号 Ik(k=1,2,3,4),这四个光强信号可以解算出该基线Bij下对应的频谱信号由于微透镜阵列10排布稀疏,观测目标频域信息不能被充分采集到,因此如果直接进行inverse Fourier Transform(IFT)恢复的效果会很差,需要借助特殊设计的算法,消除这些频域信息未充分采集对最终成像的影响,最终可以获得高分辨的图像。
步骤2.1:解算观测目标的频域信息
如图1,经过微透镜汇聚的光耦合到输入波导阵列21,在经过波分解复用结构22可以得到多个准单色光λk信号,这些信号通过片上频谱信号解算结构23对应基线长度Bij可以得到四个光强信号输出Ik(k=1,2,3,4),这些光强信号通过ABCD方法即可解算对应空间频率为fnij的频域信号:
V(f)表示空间频率f对应的频谱信号,abs{V(f)}表示其幅值部分, arg{V(f)}表示其相位部分。
步骤2.2:频域信息恢复观测目标
本发明中的成像系统对观测目标频域信息降质影响可以简单表示为:
Vsample=V·H
离散情况下可以写为:
Vsample(fnij)=Vobject(fnij)·H(fnij)
其中V表示观测目标的频域信息分布,V(f)=FT{Iobject(α')}是观测目标 Iobject的Fourier Transform(FT),
频域信息恢复观测目标基本思想是对逆向问题的求解,其基本思路是对于已采样的频谱信息部分做最大程度的保留,即添加Datafidelity项;对于未采样部分选择使用惩罚函数来添加对观测目标的先验,而且较好的惩罚函数(Penaltyfunction)可以使病态问题存在唯一解,也可以让解得到快速的收敛。
最终需要优化的组合函数包括两个部分Data fidelity项α·χ2及 Penaltyfunction项β·P:
J=α·χ2+β·P
Vsample=V(f)=abs{V(f)}exp(i·arg{V(f)})
其中,α,β表示各项的系数(此系数可以通过人为设定或者自更新得到,相关操作可以参考凸优化算法);P为惩罚函数;表示对矩阵 M中的所有元素求平方和,即 表示对观测目标的估计值,A表示系统对观测目标的降质作用,Vsample表示采样得到的频域信息;当J的值收敛到最小值,即可得
惩罚函数P有很多形式,例如总变分惩罚,熵惩罚等。本发明中为了展示成像的可行性,采用最大熵(Maximum Entropy)惩罚,此外还添加了 TP(total power)限制即
其中xij表示X中的分量。通过采用不同的优化算法计算迭代,使得组合函数J的值收敛到最小值,即可得到恢复的观测目标。因此可以得到其惩罚函数:
通过多次的迭代即可得到频域信息恢复观测目标。
实施例2
根据本发明的另一实施例,提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统,参见图1-8,包括:
解算信号获取单元,用于利用微透镜阵列10接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号:
观测目标恢复单元,用于解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。
本发明实施例中的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统,利用微透镜阵列10接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号,解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。本发明利用微透镜阵列10代替其分立的小透镜,共相调整难度可以得到很大程度的降低,从而进一步优化系统更有利于集成,提升系统的稳定性。采用基于微透镜阵列10与干涉成像系统还可以进一步降低系统的体积。
其中,解算信号获取单元包括:
排布单元,用于排布微透镜阵列10;
采样单元,用于对频域信息进行采样;
光信号汇聚单元,用于位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列10所在的孔径平面,微透镜阵列10将光信号进行汇聚;
光信号接收单元,用于将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片20 的光电探测器24上;
采样单元,用于对频域信息进行采样。
下面以具体实施例,对本发明的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统进行详细说明:
具体参见图1-8,本发明使用阵列的微透镜形式代替每个分立的小透镜,其光路的调整难度大大降低,可以更有利于集成,提升系统的稳定性。微透镜是一种直径为微米级的小透镜,微透镜按一定的周期以一维或二维的方式排列在基底上构成微透镜阵列10(如图8所示)。微透镜阵列10 利用其表面波长量级的浮雕结构对光波进行调制,将一个完整的激光波前在空间上分成许多微小的部分,每一部分都被相应的小透镜聚焦在焦平面上,一系列微透镜就可以得到由很多均匀、规则排布的焦点组成的平面。将该结构引入干涉成像代替原来的分立透镜可以大大降低系统的调整难度。
因此基于已有的精确折光传统大口径成像系统存在着体积、功耗和重量大的缺点,本发明提供了一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统,使用多个小口径透镜代替大口径成像系统,利用波导作为导波和光干涉介质,可以大大减小系统的体积、功耗和重量;其次使用了光子集成芯片20的移相结构231组件(例如热控或者电控移相器)可以降低成像系统的共相调整难度。
相比于SPIDER系统,本发明利用微透镜阵列10代替其分立的小透镜,共相调整难度可以得到很大程度的降低,从而进一步优化系统更有利于集成,提升系统的稳定性。采用基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统还可以进一步降低系统的体积。
本发明公开的一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统中,远场目标发出的光经过自由传播到达微透镜阵列10,经过每个微透镜汇聚后耦合入每个微透镜后端对应的光子集成芯片20的输入波导阵列21(每个输入波导都有一定的视场,将输出波导做成阵列结构可以增加其成像视场)中,光子集成芯片20利用波分解复用结构22(例如Arrayedwave guide grating结构)、频谱信号解算结构23(如图5,包含移相结构231、波导耦合结构232)对耦合入芯片光分别分频、移相和干涉操作,光子集成芯光子集成芯片20的光电探测器24(photoelectric detector,PD)将光信号转换为电信号输出,可得到光强值,从这些光强值可以计算出观测目标的频域信息的幅值和相位值。
本发明公开的一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统,其整体流程如图6所示,具体包括如下步骤:
步骤1:解算信号获取单元:获取观测目标频域信息的解算信号
如图1所示该系统的单个结构示意图,图6为成像系统孔径排布方式示例,本发明的干涉成像方法通过利用微透镜阵列10接收光信号,通过光子集成芯片20进行信号的分频干涉及恢复算法等操作,最后通过光子集成芯片20上的PD获得光强信号,该信号即可解算观测目标的频域信息。该系统结构能够获取观测目标频域信息的解算信号。
观测目标频域信息的解算信号的获取包括如下步骤:
步骤1.1:光信号传播单元:光信号从物体平面传播到孔径平面
如图2所示,物体平面的光信号传播到孔径平面,这个过程可以应用部分相干理论描述,可以得到孔径平面上的互谱密度函数(Mutual Spectral Density Function,MSDF)观测目标的傅里叶变化。该自由传播过程不受系统配置的影响。
具体地,远场非相干源的光传播到孔径平面,这个过程可以应用部分相干理论描述,孔径平面上的互谱密度函数(Mutual Spectral Density Function,MSDF)可以表示为:
其中空间频率为α'表示观测平面上某一点的坐标;表示孔径平面上任意一点的坐标,观测光的频率为ν、波长为λ,非相干源的归一化频谱可以表示为G(ν),并有∫G(ν)dν=1,观测目标光强分布为Iobject(α')。孔径平面上,任意两点之间的互谱密度函数只与孔径平面上的两个干涉位置差有关,与物体的绝对位置无关。互谱密度函数是物体信号的傅里叶变换,f1-f2越大可以观测目标越高频的信号,因此孔径平面上的两个干涉位置差越大就可以接收到更高频的物体信号,从而得到更好的细节信息,低频包含了物体的轮廓信息。
步骤1.2:光信号接收单元:光信号从孔径平面到光子集成芯片20 的光电探测器24
如图1所示,光信号从孔径平面到光子集成芯片20的PD(光电探测器 24)传播,需要经过光子集成芯片20上的输入波导阵列21、波分解复用结构22(例如Arrayed waveguide grating结构)、频谱信号解算结构23(如图5,包含移相结构231、波导耦合结构232),最后被光子集成芯片20 的光电探测器24接收,并转换为电信号。此部分过程可以描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
其中Ik表示光子集成芯片20输出的光强信号,Mk表示光子集成芯片 20输出的振幅。S、φS表示其中一个输入波导的幅值和相位,即L、φL表示另一个输入波导的幅值和相位,即Φk表示光子集成芯片20 引入的相位差,为了解算观测目标的频率信息,Φk的值通过光子集成芯片20可设为
注:文中加粗的量表示矢量,具有数值大小以及方向的量。
具体地,如图1所示,光从孔径平面到光子集成芯片20的PD传播,需要经过微透镜,每个微透镜将光汇聚到其对应的后端光子集成芯片20 上的输入波导阵列21,经过片上波分解复用结构22,将宽谱段光转换为多个准单色光λk输出。径向上两个不同中心位置(对应基线Bij=Di-Dj) 的微透镜得到准单色光λk的光信号输入到同一个频谱信号解算结构23(如图5,包含移相结构231、波导耦合结构232),既可以得到该基线下Bij的四个有不同相位差的信号,四个信号的相位差每个信号最后被对应光子集成芯片20上的光电探测器24接收,并转换为电信号。单个空间频率可以得到的四个光强信号如下,此部分过程可以描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
其中Ik(k=1,2,3,4)表示单个频谱信号解算结构23的光强信号,这些信号对应于确定的基线Bij,波长λk及空间频率f。根据傅里叶光学,频域信息是空域信息的傅里叶变换,高空间频率信息代表了目标的细节信息部分,低空间频率信息代表了目标的轮廓信息,低频和高频对成像都很重要,因此需要增加基线Bij数量及波分解复用得到的准单色光λk的个数,来增加对不同空间频率f对应频域信号V(f)的采样。Mk表示光子集成芯片20输出的振幅。S,φS表示其中一个输入波导的幅值和相位,即L,φL表示另一个输入波导的幅值和相位,即Φk表示光子集成芯片20中频谱信号解算结构23引入的相位差,为了解算观测目标的频率信息,Φk的值通过光子集成芯片20可设为
步骤1.3:排布单元及采样单元:微透镜阵列10排布与频域信息采样
不同的孔径阵列排布会得到不同观测目标的频域信号分布,通过合适的设计可以得到较好的频域信号分布,本发明为了展示该系统的可行性,选择如图4的孔径排布方式(采用和SPIDER相同的孔径排布方式)。频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系可以表示为:
f=λz/(Di-Dj)
=λz/B
λ表示成像波长,z表示物体平面到孔径平面的距离。B=Bi,j=Di-Dj表示径向上(如图4)两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线 (Baseline)。空间频率f表示频域坐标,α'表示空域坐标。观测目标 Iobject(α')通过Fourier Transform(FT)即可得到频域分布信息,频谱信息可表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式可以表示为:
其中H(f)表示在空间频率f处的对频谱信息V(f)的采样权重。
具体地,不同的孔径阵列排布会得到不同的观测目标的频域信号分布,通过合适的设计可以得到较好的频域信号分布,本发明为了展示该系统的可行性,选择如图4的孔径排布方式(采用和SPIDER相同的空间排布方式)。其有多个(SPIDER设计的是37个)如图1所示的结构组合而成,将图1结构按照径向进行排布,即可得到如图4的孔径排布方式。由于采用离散的孔径排布,因此频域采样也是离散采样,下面对系统的各个参量进行离散处理,频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系可以表示为:
f=λz/(D-D)
=λz/B
离散表示主要是两个部分,由于波分解复用结构22的存在可以将宽谱段的光转换为多个准单色光输出λn(n=1,2,3,...,Tn);每个微透镜阵列10和光子集成芯片20都是按照径向排布,因此干涉基线也是沿着径向的分布,用i(i=1,2,3,4,...,Ti)表示径向坐标,j(j=1,2,3,...,Tj)表示横向坐标,则Di'j、Di″j表示径向上两个不同微透镜的中心位置矢量,Bij=Di'j-Di″j表示径向上两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线(Baseline),由于采用的是两两干涉因此第j个径向上的基线Bij个数可以达到因此频域得到的空间频率采样中fkij与基线Bij的关系可以表示为:
fkij=λkz/(Di'j-Di″j)
=λkz/Bij
空间频率fkij是通过Fourier Transform(FT)之后空域坐标与频域坐标的转换关系,也表征观测目标细节信息分布情况;本发明用α'表征空域坐标。观测目标Iobject(α')通过Fourier Transform(FT)即可得到频域分布信息,频谱信息可表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其离散的表达式可表示为:
V(fnij)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式可以表示为:
其中H(fkij)表示在空间频率fkij处的采样权重。
步骤2:目标图像重建
通过光子集成芯片20上移相结构231的共相调整后,使得两路干涉的微透镜之间达到较好的共相关系,此时通过光子集成芯片20的PD可以得到观测目标频域信息的解算信号,PD只能接受光强信号,无法接受到振幅信号,因此需要在芯片上设计振幅信号的解算结构,如图5所示为片上频谱信号解算结构23(包含移相结构231、波导耦合结构232)的简单示意图,移相结构231可以采用片上热调移相或者电调移相技术,波导耦合接口包括Yjunction和X coupler结构来实现对光信号的分光干涉。通过片上频谱信号解算结构23可以得到单个波长特定基线下的四个光强信号Ik(k=1,2,3,4),这四个光强信号可以解算出该基线Bij下对应的频谱信号由于微透镜阵列10排布稀疏,观测目标频域信息不能被充分采集到,因此如果直接进行inverse Fourier Transform(IFT)恢复的效果会很差,需要借助特殊设计的算法,消除这些频域信息未充分采集对最终成像的影响,最终可以获得高分辨的图像。
步骤2.1:解算观测目标的频域信息
如图1,经过微透镜汇聚的光耦合到输入波导阵列21,在经过波分解复用结构22可以得到多个准单色光λk信号,这些信号通过片上频谱信号解算结构23对应基线长度Bij可以得到四个光强信号输出Ik(k=1,2,3,4),这些光强信号通过ABCD方法即可解算对应空间频率为fnij的频域信号:
V(f)表示空间频率f对应的频谱信号,abs{V(f)}表示其幅值部分, arg{V(f)}表示其相位部分。
步骤2.2:频域信息恢复观测目标
本发明中的成像系统对观测目标频域信息降质影响可以简单表示为:
Vsample=V·H
离散情况下可以写为:
Vsample(fkij)=Vobject(fkij)·H(fkij)
其中V表示观测目标的频域信息分布,V(f)=FT{Iobject(α')}是观测目标 Iobject的Fourier Transform(FT),
频域信息恢复观测目标基本思想是对逆向问题的求解,其基本思路是对于已采样的频谱信息部分做最大程度的保留,即添加Datafidelity项;对于未采样部分选择使用惩罚函数来添加对观测目标的先验,而且较好的惩罚函数(Penaltyfunction)可以使病态问题存在唯一解,也可以让解得到快速的收敛。
最终需要优化的组合函数包括两个部分Data fidelity项α·χ2及 Penaltyfunction项β·P:
J=α·χ2+β·P
Vsample=V(f)=abs{V(f)}exp(i·arg{V(f)})
其中α、β表示各项的系数,其中表示对矩阵M中的所有元素求平方和,即 表示对观测目标的估计值;A表示系统对观测目标的降质作用;惩罚函数P有很多形式,例如总变分惩罚,熵惩罚等。本发明中为了展示成像的可行性,采用最大熵(MaximumEntropy)惩罚,此外还添加了TP(totalpower)限制即
其中xij表示X中的分量。通过采用不同的优化算法计算迭代,使得组合函数J的值收敛到最小值,即可得到恢复的观测目标。因此可以得到其惩罚函数:
通过多次的迭代即可得到频域信息恢复观测目标。
本发明的仿真条件为:
本发明在Inter(R)CPU3.00GHz,8G的PC机上,使用MATLABR2018a 平台,对不同特征的目标图像进行了成像仿真。表一是仿真的系统配置。目标图像重建选用最大熵方法(Maximum Entropy Method)。
表1、仿真系统相关参数
其仿真结果如下:
图6为本发明对不同特征在表1的系统配置下的成像结果。利用峰值信噪比(peaksignal-to-noiseratio,PSNR)和结构相似度指数 (structural similarity index,SSIM)进一步评估恢复的目标分布与观测目标之间的相似性。结果如表2所示,其中添加的噪声是均值为0、方差为0.004的高斯噪声。可以看出,恢复后的图像更接近观测目标值。
表2 、干涉成像系统成像的像质评价
从图6可以看出,本发明可以使用稀疏的子孔径干涉成像即可实现二维目标成像,且对不同特征的目标图像重建质量都很高。本发明的技术方案已经过仿真实验验证,效果好。
本发明具有如下有益效果:
(1)成像质量高
由仿真结果可以看出,重建图像的SSIM(结构相似性系数)均达到 0.890以上,PSNR(峰值信噪)可以达到12.8dB以上。相比于SPIDER(用于光电侦察的分段平面成像探测器)系统,本发明将高精度的超表面加工技术及光子芯片技术组合,将孔径平面的原本的分立小透镜转换为集成在同一个基板上的微透镜可以很大程度上提升系统的集成度。
(2)系统的调整难度低
本发明对比传统的基于精确折光的成像系统而言,其共相调整是借助于波导的移相器件(例如热控或者电控移相器),可以很高的调整精度而且调整方便。目前波导的热控移相器以及光纤移相器可以达到很高的移相精度,借助干涉的信号以及这些移相器件可以得到高精度的共相调整。相比于SPIDER(用于光电侦察的分段平面成像探测器)系统,本发明将高精度的超表面加工技术及光子芯片技术组合,大大减低了芯片与聚光系统 (即微透镜阵列10)之间光路调整调整量,从而减小光路调整难度。
(3)体积、功耗和重量上的优势
与具有类似有效孔径和空间分辨率的传统望远镜相比,本发明多孔径干涉成像技术由于采用多个小孔径以及光子波导(光纤和光子集成芯片20 等)在整个系统的尺寸、重量和功率(size,weightandpower,SWaP)可以得到10倍及以上的减小,对于应用于车载或者星载,可以大大减少载荷的负担。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的,例如单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,其特征在于,包括以下步骤:
利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号:
解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标;
所述利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号包括:
排布微透镜阵列;
对频域信息进行采样;
位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列所在的孔径平面,微透镜阵列将光信号进行汇聚;
将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片的光电探测器上;
所述将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片的光电探测器上包括:
光信号从孔径平面到光子集成芯片的光电探测器传播,微透镜阵列将光汇聚到光子集成芯片上的输入波导阵列、波分解复用结构、频谱信号解算结构,最后被光子集成芯片的光电探测器接收,并转换为电信号;此部分过程描述为:
Ik=|Mk|2=S2+L2+2SLcos[(φS-φL)+Φk]
2.根据权利要求1所述的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,其特征在于,所述位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列所在的孔径平面,微透镜阵列将光信号进行汇聚包括:
物体平面的光信号传播到孔径平面后得到孔径平面上的互谱密度函数观测目标的傅里叶变化;孔径平面上的互谱密度函数表示为:
3.根据权利要求1所述的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,其特征在于,所述对频域信息进行采样包括:
频域得到的观测目标的空间频率f与基线B的关系表示为:
f=λz/(Di-Dj)
=λz/B
λ表示成像波长,z表示物体平面到孔径平面的距离;B=Bi,j=Di-Dj表示径向上两个不同的微透镜中心位置之差,称为基线Baseline;空间频率f表示频域坐标,α'表示空域坐标;观测目标Iobject(α')通过Fourier Transform即可得到频域分布信息,频谱信息表示为:
V(f)=FT{Iobject(α')}
其频域的采样方式表示为:
其中H(f)表示在空间频率f处的对频谱信息V(f)的采样权重。
6.根据权利要求5所述的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法,其特征在于,频域信息恢复观测目标为对于已采样的频谱信息部分做最大程度的保留,添加Datafidelity项;对于未采样部分选择使用惩罚函数来添加对观测目标的先验;
最终需要优化的组合函数包括两个部分Data fidelity项α·χ2及Penalty function项β·P,恢复观测目标采用如下公式:
J=α·χ2+β·P
Vsample=V(f)=abs{V(f)}exp(i·arg{V(f)})
其中α、β表示各项的系数,其中表示对矩阵M中的所有元素求平方和, 表示对观测目标的估计值;A表示系统对观测目标的降质作用,Vsample表示采样得到的频域信息;当J的值收敛到最小值,即可得P为惩罚函数,采用最大熵Maximum Entropy惩罚,此外添加TP限制即:
其中xij表示X中的分量;通过采用不同的优化算法计算迭代,使得组合函数J的值收敛到最小值,得到惩罚函数为:
通过多次的迭代得到频域信息恢复观测目标。
7.一种用于实施权利要求1-6任一项权利要求所述的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法的成像系统,其特征在于,包括:
解算信号获取单元,用于利用微透镜阵列接收光信号,对光信号进行处理获取观测目标频域信息的解算信号:
观测目标恢复单元,用于解算出解算信号中观测目标的频域信息,在频域信息中恢复观测目标。
8.根据权利要求7所述的基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像系统,其特征在于,所述解算信号获取单元包括:
排布单元,用于排布微透镜阵列;
采样单元,用于对频域信息进行采样;
光信号汇聚单元,用于位于物体平面的光信号通过自由空间传播至微透镜阵列所在的孔径平面,微透镜阵列将光信号进行汇聚;
光信号接收单元,用于将光信号从孔径平面传输到光子集成芯片的光电探测器上。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110127594.2A CN112924027B (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110127594.2A CN112924027B (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112924027A CN112924027A (zh) | 2021-06-08 |
CN112924027B true CN112924027B (zh) | 2022-06-21 |
Family
ID=76168656
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110127594.2A Active CN112924027B (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112924027B (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107782449A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-03-09 | 北京空间机电研究所 | 一种自共相片上干涉光谱成像方法 |
US10302409B1 (en) * | 2017-10-20 | 2019-05-28 | Lockheed Martin Corporation | Super-PIC SPIDER |
CN110954966A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-03 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 基于超透镜阵列的平面光电探测系统 |
CN111182179A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-05-19 | 浙江大学 | 奇偶透镜线阵交替分布的分段平面侦察成像系统和方法 |
CN111238638A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 中国科学院微电子研究所 | 分布式面阵薄片成像系统 |
-
2021
- 2021-01-29 CN CN202110127594.2A patent/CN112924027B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107782449A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-03-09 | 北京空间机电研究所 | 一种自共相片上干涉光谱成像方法 |
US10302409B1 (en) * | 2017-10-20 | 2019-05-28 | Lockheed Martin Corporation | Super-PIC SPIDER |
CN111182179A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-05-19 | 浙江大学 | 奇偶透镜线阵交替分布的分段平面侦察成像系统和方法 |
CN110954966A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-03 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 基于超透镜阵列的平面光电探测系统 |
CN111238638A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 中国科学院微电子研究所 | 分布式面阵薄片成像系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
《基于干涉原理的超薄高分辨率平板成像方法研究》;郭丹凤;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20190215;正文第13-15页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112924027A (zh) | 2021-06-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113433688B (zh) | 一种基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 | |
JP7246093B2 (ja) | 波面センサおよびその使用方法 | |
CN103323396B (zh) | 一种基于符合测量的二维压缩鬼成像系统及方法 | |
CN112946789B (zh) | 一种基于超透镜阵列与光子集成芯片干涉平板成像系统 | |
Brady | Optical imaging and spectroscopy | |
CN107817641B (zh) | 基于多模光纤的单像素相机系统 | |
CN112924026B (zh) | 一种干涉平板成像方法及其系统 | |
Guo-mian et al. | An improved scheme and numerical simulation of segmented planar imaging detector for electro-optical reconnaissance | |
CN112925050B (zh) | 基于超透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及成像系统 | |
Ding et al. | Structure design and image reconstruction of hexagonal-array photonics integrated interference imaging system | |
Hu et al. | Optimal design of segmented planar imaging for dense azimuthal sampling lens array | |
CN112924027B (zh) | 基于微透镜阵列与光子集成芯片干涉成像方法及系统 | |
CN109343321A (zh) | X射线单次曝光相移径向剪切数字全息成像方法 | |
CN112284288B (zh) | 多孔径干涉成像方法 | |
CN111045219A (zh) | 基于分色聚焦衍射光学元件的平面光电探测系统 | |
CN210293456U (zh) | 一种基于反射式随机衍射片的光谱测量装置 | |
Mugnier et al. | Analysis of a compact interferometric imager | |
CN114935758B (zh) | 基于光子集成回路的分布式合成孔径成像系统及成像方法 | |
CN109932818B (zh) | 一种对未知结构参数的光纤进行非简并模式功率分解方法 | |
Sweeney et al. | Learning the lantern: neural network applications to broadband photonic lantern modeling | |
Garcia-Armenta et al. | High-NA lensless coherent imager as a building block for a synthetic aperture interferometry array | |
CN115183886A (zh) | 一种基于离焦光栅阵列的波前传感器 | |
CN110044482B (zh) | 一种基于反射式随机衍射片的光谱测试方法 | |
CN114323280B (zh) | 一种基于曲率传感的光谱分析装置及其方法 | |
Yoo | Low-Mass Planar Photonic Imaging Sensor |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |