論文の概要: Smart Quantum Statistical Imaging beyond the Abbe-Rayleigh Criterion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05446v1
- Date: Mon, 11 Oct 2021 17:33:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-11 19:09:54.864517
- Title: Smart Quantum Statistical Imaging beyond the Abbe-Rayleigh Criterion
- Title（参考訳）: Abbe-Rayleigh基準を超えるスマート量子統計イメージング
- Authors: Narayan Bhusal, Mingyuan Hong, Nathaniel R. Miller, Mario A
Quiroz-Juarez, Roberto de J. Leon-Montiel, Chenglong You, and Omar S.
Magana-Loaiza
- Abstract要約: 超解像撮像のためのスマート量子カメラを導入する。
このカメラは、未知の光源の混合物の統計的変動を特定するために、人工知能の自己学習機能を利用する。
我々の研究は、顕微鏡、リモートセンシング、天文学に重要な意味を持つ画像の分野における新しい視点を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The manifestation of the wave nature of light through diffraction imposes
limits on the resolution of optical imaging. For over a century, the
Abbe-Rayleigh criterion has been utilized to assess the spatial resolution
limits of optical instruments. Recently, there has been an enormous impetus in
overcoming the Abbe-Rayleigh resolution limit by projecting target light beams
onto spatial modes. These conventional schemes for superresolution rely on a
series of spatial projective measurements to pick up phase information that is
used to boost the spatial resolution of optical systems. Unfortunately, these
schemes require a priori information regarding the coherence properties of
"unknown" light beams. Furthermore, they require stringent alignment and
centering conditions that cannot be achieved in realistic scenarios. Here, we
introduce a smart quantum camera for superresolving imaging. This camera
exploits the self-learning features of artificial intelligence to identify the
statistical fluctuations of unknown mixtures of light sources at each pixel.
This is achieved through a universal quantum model that enables the design of
artificial neural networks for the identification of quantum photon
fluctuations. Our camera overcomes the inherent limitations of existing
superresolution schemes based on spatial mode projection. Thus, our work
provides a new perspective in the field of imaging with important implications
for microscopy, remote sensing, and astronomy.
- Abstract（参考訳）: 回折による光の波動の性質の顕現は、光学イメージングの解像度に限界を課している。
1世紀以上にわたり、アブレイリー基準は光学機器の空間分解能限界を評価するために利用されてきた。
近年、ターゲット光線を空間モードに投影することで、アブブ・レイリー分解能限界を克服する大きな推進力がある。
これらの超解像の従来のスキームは、光学系の空間分解能を高めるために使用される位相情報を拾うために一連の空間射影測定に依存する。
残念ながら、これらのスキームは「未知」光のコヒーレンス特性に関する事前情報を必要とする。
さらに、現実的なシナリオでは達成できない厳密なアライメントと中心条件が必要です。
ここでは,超解像のためのスマート量子カメラを提案する。
このカメラは、人工知能の自己学習機能を利用して、各ピクセルにおける未知の光源の混合の統計的揺らぎを識別する。
これは、量子光子ゆらぎを識別するための人工ニューラルネットワークの設計を可能にする普遍量子モデルによって達成される。
我々のカメラは、空間的モード投影に基づく既存の超解像スキームの固有の制限を克服する。
したがって,本研究は顕微鏡,リモートセンシング,天文学において重要な意味を持つ画像分野における新たな視点を提供する。
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