論文の概要: Zero-photon imaging under extremely low-light illumination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01037v1
• Date: Mon, 2 Aug 2021 16:53:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 03:01:09.365584
• Title: Zero-photon imaging under extremely low-light illumination
• Title（参考訳）: 極低光度下でのゼロ光子イメージング
• Authors: De-Zhong Cao, Su-Heng Zhang, Yanan Zhao, Cheng Ren, Jun Zhang, Baolai Liang, Baoqing Sun, and Kaige Wang
• Abstract要約: 単画素画像は圧縮センシングと特異値分解アルゴリズムを用いて高品質な画像を取得する。 ゼロ光子計測と変調信号の相関により、高品質な負画像が再構成されるゼロ光子イメージングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.277003182116313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum imagers have won accolades for their quantum characteristics and fruitful applications. Ghost imaging exhibited nonlocality with quantum-entangled photons from the parametric down-conversion process, and later with thermal-light sources. Single-pixel imaging retrieved high-quality images with compressive sensing and singular valued decomposition algorithms. Single-photon sensitive apparatus were conducive to first-photon imaging, light-in-flight imaging, photon-efficient imaging, and super-remote imaging. Photon-limited imaging was investigated in low-light-level ghost imaging and fast first-photon ghost imaging. Here in the single-pixel imager scheme, we present zero-photon imaging in which high-quality negative images are reconstructed by correlating the zero-photon measurements and the modulation signals. Also, images are reconstructed with few-photon-state measurements. By comparison, the image quality in ZPI is much higher. This technique may be of significant benefit to rapid pattern recognition and remote sensing.
• Abstract（参考訳）: 量子イメージは、その量子特性と実りある応用で称賛されている。 ゴーストイメージングは、パラメトリックダウン変換過程の量子エンタングル光子と、後に熱光源との非局所性を示した。 単一画素イメージングは圧縮センシングと特異値分解アルゴリズムを用いた高品質画像を検索した。 単光子感度装置は、ファーストフォトトンイメージング、ライト・イン・フライイメージング、光子効率イメージング、スーパーリモートイメージングに応用された。 光子リミテッドイメージングは、低光度ゴーストイメージングと高速ファーストフォトンゴーストイメージングで研究された。 ここでは,ゼロ光子計測と変調信号の相関により,高品質な負像を再構成するゼロ光子イメージングを提案する。 また、少ない光子状態測定で画像を再構成する。 比較すると、ZPIの画質はずっと高い。 このテクニックは、パターン認識とリモートセンシングの迅速化に大きなメリットがある。

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