論文の概要: Hyperspectral Compressive Wavefront Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03555v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 23:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 17:04:11.460764
• Title: Hyperspectral Compressive Wavefront Sensing
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル圧縮波面センシング
• Authors: Sunny Howard, Jannik Esslinger, Robin H.W. Wang, Peter Norreys, and Andreas Doepp
• Abstract要約: 本稿では,超レーザパルスのシャーリングスペクトル位相を単一ショットで捉えるために,圧縮干渉法と横干渉法を組み合わせた新しい手法を提案する。 パラメータ効率と他の手法と比較して高速であるため、スナップショット画像再構成にディープ・アンローリングアルゴリズムを用いる。 この結果は、定量的位相イメージングを含むレーザー波面のキャラクタリゼーションの文脈を超えている可能性がある。
• 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: Presented is a novel way to combine snapshot compressive imaging and lateral shearing interferometry in order to capture the spatio-spectral phase of an ultrashort laser pulse in a single shot. A deep unrolling algorithm is utilised for the snapshot compressive imaging reconstruction due to its parameter efficiency and superior speed relative to other methods, potentially allowing for online reconstruction. The algorithm's regularisation term is represented using neural network with 3D convolutional layers, to exploit the spatio-spectral correlations that exist in laser wavefronts. Compressed sensing is not typically applied to modulated signals, but we demonstrate its success here. Furthermore, we train a neural network to predict the wavefronts from a lateral shearing interferogram in terms of Zernike polynomials, which again increases the speed of our technique without sacrificing fidelity. This method is supported with simulation-based results. While applied to the example of lateral shearing interferometry, the methods presented here are generally applicable to a wide range of signals, including Shack-Hartmann-type sensors. The results may be of interest beyond the context of laser wavefront characterization, including within quantitative phase imaging.
• Abstract（参考訳）: 超短パルスレーザーパルスの時空間スペクトル位相を単一のショットで捉えるために,スナップショット圧縮イメージングと横せん断干渉法を組み合わせた新しい方法を提案する。 ディープ・アンローリング・アルゴリズムは、パラメータ効率と他の手法と比較して高速であるため、スナップショット圧縮画像再構成に利用される。 アルゴリズムの正規化項は3次元畳み込み層を持つニューラルネットワークを用いて表現され、レーザー波面に存在する時空間スペクトル相関を利用する。 圧縮センシングは通常、変調信号には適用されないが、ここではその成功を示す。 さらに,ゼラルニケ多項式を用いて横せん断干渉図から波面を予測できるようにニューラルネットワークを訓練し,精度を犠牲にすることなく手法の速度を再び向上させる。 この手法はシミュレーションに基づく結果によって支持される。 横せん断干渉法(英語版)の例にも適用できるが、この手法はシャック・ハートマン型センサを含む幅広い信号に適用できる。 この結果は、定量的位相イメージングを含むレーザー波面のキャラクタリゼーションの文脈を超えている可能性がある。

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