論文の概要: Two-Photon Interference LiDAR Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09661v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 09:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 18:58:08.158016
• Title: Two-Photon Interference LiDAR Imaging
• Title（参考訳）: 2光干渉LiDARイメージング
• Authors: Robbie Murray and Ashley Lyons
• Abstract要約: 我々は、高レベルの安定性を必要とせず、OCT深度分解能を実現するLiDARに量子干渉にインスパイアされたアプローチを提案する。 我々は,70mの効果的なインパルス応答で深度イメージング機能を示す。これにより,従来のLiDAR手法よりも高分解能で範囲と多重反射を識別できる。 この強化された解像度は、3D顔認証におけるLiDARの道を開くとともに、小さな特徴の検出/追跡に加えて、障害物を通した画像や非視線イメージングのようなより複雑な飛行時間法の性能を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical Coherence Tomography (OCT) is a key 3D imaging technology that provides micron scale depth resolution for bio-imaging. This resolution substantially surpasses what it typically achieved in Light Detection and Ranging (LiDAR) which is often limited to the millimetre scale due to the impulse response of the detection electronics. However, the lack of coherence in LiDAR scenes, arising from mechanical motion for example, make OCT practically infeasible. Here we present a quantum interference inspired approach to LiDAR which achieves OCT depth resolutions without the need for high levels of stability. We demonstrate depth imaging capabilities with an effective impulse response of 70 {\mu}m, thereby allowing ranging and multiple reflections to be discerned with much higher resolution than conventional LiDAR approaches. This enhanced resolution opens up avenues for LiDAR in 3D facial recognition, and small feature detection/tracking as well as enhancing the capabilities of more complex time-of-flight methods such as imaging through obscurants and non-line-of-sight imaging.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス・トモグラフィ(OCT)は、バイオイメージングのためのミクロンスケールの深さ分解能を提供する重要な3Dイメージング技術である。 この解像度は、検知エレクトロニクスのインパルス応答によりミリメートルスケールに制限される場合が多い光検出およびランシング(LiDAR)において達成されたことをはるかに上回っている。 しかし、例えば機械的な動きから生じるLiDARシーンにおけるコヒーレンスの欠如は、OCTを事実上実現不可能にする。 ここでは、高レベルの安定性を必要とせず、OCT深度分解能を実現するLiDARに量子干渉によるアプローチを提案する。 我々は、70 {\mu}mの効果的なインパルス応答で深度イメージング能力を実証し、従来のLiDAR手法よりも高分解能で範囲と多重反射を識別できることを示した。 この強化された解像度は、3D顔認証におけるLiDARの道を開くとともに、小さな特徴の検出/追跡に加えて、障害物を通した画像や非視線イメージングのようなより複雑な飛行時間法の性能を高める。

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