論文の概要: Learned split-spectrum metalens for obstruction-free broadband imaging in the visible

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19403v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 09:38:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.273595
• Title: Learned split-spectrum metalens for obstruction-free broadband imaging in the visible
• Title（参考訳）: 可視光における閉塞のないブロードバンドイメージングのためのスプリットスペクトルメタレンの学習
• Authors: Seungwoo Yoon, Dohyun Kang, Eunsue Choi, Sohyun Lee, Seoyeon Kim, Minho Choi, Hyeonsu Heo, Dong-ha Shin, Suha Kwak, Arka Majumdar, Junsuk Rho, Seung-Hwan Baek,
• Abstract要約: 本稿では,ブロードバンド妨害のない画像撮影を可能にするスプリットスペクトルメタレンについて紹介する。 提案手法では,各RGBチャネルのスペクトルをマルチバンドスペクトルフィルタを用いて通過帯域と停止帯域に分割する。 この光信号は、ニューラルネットワークを用いてさらに強化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.86742540234052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Obstructions such as raindrops, fences, or dust degrade captured images, especially when mechanical cleaning is infeasible. Conventional solutions to obstructions rely on a bulky compound optics array or computational inpainting, which compromise compactness or fidelity. Metalenses composed of subwavelength meta-atoms promise compact imaging, but simultaneous achievement of broadband and obstruction-free imaging remains a challenge, since a metalens that images distant scenes across a broadband spectrum cannot properly defocus near-depth occlusions. Here, we introduce a learned split-spectrum metalens that enables broadband obstruction-free imaging. Our approach divides the spectrum of each RGB channel into pass and stop bands with multi-band spectral filtering and learns the metalens to focus light from far objects through pass bands, while filtering focused near-depth light through stop bands. This optical signal is further enhanced using a neural network. Our learned split-spectrum metalens achieves broadband and obstruction-free imaging with relative PSNR gains of 32.29% and improves object detection and semantic segmentation accuracies with absolute gains of +13.54% mAP, +48.45% IoU, and +20.35% mIoU over a conventional hyperbolic design. This promises robust obstruction-free sensing and vision for space-constrained systems, such as mobile robots, drones, and endoscopes.
• Abstract（参考訳）: 雨滴、フェンス、ほこりなどの障害物は、特に機械的クリーニングが不可能な場合には、捉えた画像を分解する。 閉塞に対する従来の解決策は、コンパクトさや忠実さを損なうような、かさばる複合光学アレイや計算インペイントに依存している。 サブ波長のメタ原子からなるメタセンスは、コンパクトなイメージングを約束するが、ブロードバンドと障害物のないイメージングの同時達成は、ブロードバンドスペクトルを横切る遠くのシーンを撮影するメタセンスが、奥行きの閉塞を適切に排除できないため、依然として困難である。 ここでは、ブロードバンド妨害のないイメージングを可能にする、学習されたスプリットスペクトルメタレンを紹介する。 提案手法では,各RGBチャネルのスペクトルをマルチバンドスペクトルフィルタを用いて通過帯域と停止帯域に分割し,通過帯域を通して遠方の物体から光を集光するメタレンを学習する。 この光信号は、ニューラルネットワークを用いてさらに強化される。 得られたスプリットスペクトルメタレンは, 相対PSNRゲイン32.29%のブロードバンドおよび障害物フリーイメージングを実現し, 従来の双曲型設計に比べて+13.54% mAP, +48.45% IoU, +20.35% mIoUの絶対ゲインでオブジェクト検出とセマンティックセグメンテーションの精度を向上させる。 これは、移動ロボット、ドローン、内視鏡など、宇宙に制約のあるシステムに対して、堅牢な障害物のないセンシングとビジョンを約束する。

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