量子电子学报

作者：林惠祖刘伟涛孙帅杜隆坤常宸李月刚

单位：( 1 国防科技大学理学院, 湖南 长沙 410073;2 国防科技大学量子信息学科交叉中心, 湖南 长沙 410073;3 北京邮电大学电子工程学院, 北京 100876 )

关键词：量子光学,关联成像,强度关联,伪逆算法,深度学习,

基金：Supported by National Natural Science Foundation of China (国家自然科学基金, 11774431, 62105365), Basic Enhancement Program ofMajor Research Plan (重点研发计划基础加强项目, 2019-JCJQ-ZD-007-00-05)

光学成像是人们获取信息最重要的技术手段之一。关联成像作为一种基于光场高阶关联发展起来的新技术，利用单个点探测器就可以实现对面目标的成像，具有物像分离、探测灵敏度高、抗干扰能力强等优点，为光学成像技术的发展带来了新的机遇。但关联成像以时间换空间的多帧累积成像模式，严重限制了图像的获取效率。为了解决该问题，除了进行系统结构、光源和探测方法优化设计外，研究高效的图像重构算法也是提高成像质量和成像速度最有效的方法之一。好的图像重构算法不仅能大大降低成像所需中的测量次数，提高信息提取效率和重构图像质量，还能降低对成像系统硬件的要求，是关联成像技术走向实用的关键。近年来，关联成像图像重构算法不断演变，发展出很多不同类型的重构算法。文中将简要回顾关联成像的原理机制，在此基础上系统介绍几种主要关联成像算法的基本原理，分析其优缺点和适用场景。

来源：2022年第6期

《量子电子学报》期刊编辑部

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