神经网络波前整形技术精准修正光波变形

在物理学领域，一个长期存在的难题是：如何透过散射介质（例如大气、皮肤组织或光纤束）清晰观察背后的物体？听起来似乎简单——用激光照射目标，再用探测器接收反射或透射的光信号即可。然而，问题在于光一旦穿过散射介质，便会发生随机偏折与衍射，导致波前变得杂乱无章。这就像透过水面观察物体，图像模糊、扭曲，难以辨认。波前畸变严重降低了成像的分辨率与对比度，甚至可能导致成像完全失效。

那么，是否存在一种方法，能够将这些扭曲的波前“矫正”回来？答案是肯定的。经典思路之一是自适应光学技术——通过可变形反射镜或透镜来调节波前，使其恰好抵消散射介质引入的相位延迟。然而，自适应光学存在局限性：它仅能修正低阶畸变（即小范围内的偏折），并且需要依赖参考点（称为导星）——例如一个已知位置与亮度的点光源或荧光标记，用于实时测量并反馈波前变形。当导星亮度不足、分布稀疏，甚至完全缺失时，自适应光学便无法发挥作用。

另一种思路是波前整形技术：利用高分辨率空间光调制器（如液晶显示器或微镜阵列）对入射光进行精细调控，使光穿过散射介质后精准聚焦于目标点。这种方法能够处理高阶畸变（大范围偏折），且无需导星。但它同样存在短板——必须同时控制光的强度与相位（即使用相干光源），并且需要逐点扫描目标区域（依赖点探测器）。一旦遇到动态场景或动态散射介质，该技术便完全失效。

那么，能否将两种方法的优势融合，同时摒弃各自的缺陷？这正是本文所介绍的新方法——神经网络波前整形（NeuWS）。这是一种无需扫描的波前整形技术，其核心思路是结合最大似然估计、测量调制与神经网络信号表示，重建通过强静态或动态散射介质的衍射极限成像——整个过程无需导星、稀疏目标，也无需控制照明或专用图像传感器。

NeuWS的工作流程大致如下：首先，使用随机相位模式调制入射光，然后通过普通相机拍摄穿过散射介质后的图像。这样获得的是包含物体信息与散射信息的“混合图像”。接着，利用神经网络对该混合图像进行编码，将其压缩为一个低维向量——即信号的“压缩表示”，能够高效提取有用信息。之后，通过最大似然估计优化该信号表示，目标是最大化重建目标图像的质量。这一优化过程本质上是波前整形：寻找最佳相位模式，使入射光穿过散射介质后形成清晰图像。最后，通过另一个神经网络对优化后的信号表示进行解码，还原为高维图像——这就是最终的重建结果，散射带来的干扰被有效去除或补偿。

实验结果表明，NeuWS的表现十分出色。研究人员在不同条件下对其进行了测试，并与现有方法进行了对比。数据显示，NeuWS能够实现无导星依赖、广视场、高分辨率、衍射极限的成像——无论散射介质是强静态还是动态，无论场景是静态还是动态，都能稳定捕获高质量图像。

可以说，NeuWS是一种兼具创新性与实用性的波前整形方案，为透过散射介质实现高质量成像开辟了新路径。其应用前景极为广阔：空中与空间成像（穿透大气层）、生物成像（穿透皮肤与组织）、纤维成像（穿透光纤束）……而这仅仅是个开始。

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