論文の概要: Guidestar-Free Adaptive Optics with Asymmetric Apertures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07029v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 22:52:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.376223
• Title: Guidestar-Free Adaptive Optics with Asymmetric Apertures
• Title（参考訳）: 非対称開口を有するガイドスターフリー適応光学
• Authors: Weiyun Jiang, Haiyun Guo, Christopher A. Metzler, Ashok Veeraraghavan,
• Abstract要約: 本研究は、ガイドスターや波面センサを使わずにリアルタイムに収差を光学的に補正できる最初の閉ループ適応光学(AO)システムを導入する。 これらの研究に触発されて、非対称開口と機械学習を中心に構築されたガイドスターフリーのAOフレームワークを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.526322406353852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces the first closed-loop adaptive optics (AO) system capable of optically correcting aberrations in real-time without a guidestar or a wavefront sensor. Nearly 40 years ago, Cederquist et al. demonstrated that asymmetric apertures enable phase retrieval (PR) algorithms to perform fully computational wavefront sensing, albeit at a high computational cost. More recently, Chimitt et al. extended this approach with machine learning and demonstrated real-time wavefront sensing using only a single (guidestar-based) point-spread-function (PSF) measurement. Inspired by these works, we introduce a guidestar-free AO framework built around asymmetric apertures and machine learning. Our approach combines three key elements: (1) an asymmetric aperture placed in the optical path that enables PR-based wavefront sensing, (2) a pair of machine learning algorithms that estimate the PSF from natural scene measurements and reconstruct phase aberrations, and (3) a spatial light modulator that performs optical correction. We experimentally validate this framework on dense natural scenes imaged through unknown obscurants. Our method outperforms state-of-the-art guidestar-free wavefront shaping methods, using an order of magnitude fewer measurements and three orders of magnitude less computation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、ガイドスターや波面センサを使わずにリアルタイムに収差を光学的に補正できる最初の閉ループ適応光学(AO)システムを導入する。 40年近く前、Cederquistらは非対称開口が位相探索(PR)アルゴリズムで完全に計算されたウェーブフロントセンシングを実現することを実証した。 最近では、Chimittらは機械学習を用いてこのアプローチを拡張し、単一の(ギデスターベースの)ポイントスプレッド関数(PSF)測定のみを使用してリアルタイム波面センシングを実演した。 これらの研究に触発されて、非対称開口と機械学習を中心に構築されたガイドスターフリーのAOフレームワークを紹介した。 提案手法は,(1)光路内に配置された非対称開口をPRベースの波面センシング,(2)自然シーン計測からPSFを推定し位相収差を再構成する一対の機械学習アルゴリズム,(3)光補正を行う空間光変調器の3つの重要な要素を組み合わせる。 未知の暗黒物質を通して撮影された密集した自然の風景上で,この枠組みを実験的に検証した。 本手法は,3桁の計測値と3桁の計算値を用いて,最先端のガイドスターフリー波面形状法より優れる。

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