論文の概要: Snapshot hyperspectral imaging with quantum correlated photons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05984v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 17:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 05:13:52.526624
• Title: Snapshot hyperspectral imaging with quantum correlated photons
• Title（参考訳）: 量子相関光子を用いたスナップショットハイパースペクトルイメージング
• Authors: Yingwen Zhang, Duncan England and Benjamin Sussman
• Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は環境モニタリングからバイオテクノロジーまで幅広い応用がある。 現在のスナップショットHSI技術はすべて、空間分解能とスペクトル分解能のトレードオフを必要とする。 ここでは、絡み合った光子に固有の強い分光時間相関を利用して、スナップショットHSI手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) has a wide range of applications from environmental monitoring to biotechnology. Current snapshot HSI techniques all require a trade-off between spatial and spectral resolution and are thus unable to achieve high resolutions in both simultaneously. Additionally, the techniques are resource inefficient with most of the photons lost through spectral filtering. Here, we demonstrate a snapshot HSI technique utilizing the strong spectro-temporal correlations inherent in entangled photons using a modified quantum ghost spectroscopy system, where the target is directly imaged with one photon and the spectral information gained through ghost spectroscopy from the partner photon. As only a few rows of pixels near the edge of the camera are used for the spectrometer, almost no spatial resolution is sacrificed for spectral. Also since no spectral filtering is required, all photons contribute to the HSI process making the technique much more resource efficient.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は環境モニタリングからバイオテクノロジーまで幅広い応用がある。 現在のスナップショットHSI技術はすべて、空間分解能とスペクトル分解能のトレードオフを必要とするため、両方の高分解能を同時に達成できない。 さらに、この技術はリソース非効率であり、ほとんどの光子はスペクトルフィルタリングによって失われる。 本稿では、量子ゴースト分光システムを用いて、エンタングル光子に内在する強いスペクトルと時間的相関を利用したスナップショットhsi手法を示し、対象を1つの光子で直接撮像し、相手光子からゴースト分光により得られたスペクトル情報を得る。 分光計にはカメラの端付近の画素数列しか使われていないため、スペクトルの空間分解能はほとんど犠牲にされない。 また、スペクトルフィルタリングを必要としないため、全ての光子はhsiプロセスに寄与し、この技術はよりリソース効率が良い。

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