論文の概要: Compressive single-pixel imaging via a wavelength-multiplexed spatially incoherent diffractive optical processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21456v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 00:30:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.427871
- Title: Compressive single-pixel imaging via a wavelength-multiplexed spatially incoherent diffractive optical processor
- Title（参考訳）: 波長多重空間非コヒーレント光プロセッサによる圧縮単画素イメージング
- Authors: Xiao Wang, Yiyang Wu, Yuntian Wang, Md Sadman Sakib Rahman, Paloma Casteleiro Costa, Guangdong Ma, Shiqi Chen, Yuzhu Li, Jingxi Li, Cagatay Isil, Aydogan Ozcan,
- Abstract要約: 圧縮SPIを実装するために, 波長多重・空間非コヒーレントな回折光学プロセッサと, 小型・浅層デジタル人工ニューラルネットワーク(ANN)の組み合わせを提案する。
単画素検出器は、各照明帯域の出力スペクトル電力を捕捉し、共同で訓練されたデジタルANNによって迅速に復号され、入力画像の再構成を行う。
この研究は、バイオメディカルイメージング、自律デバイス、リモートセンシングなどの応用に有用な圧縮SPIの計算画像フレームワークを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.166592217185306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite offering high sensitivity, a high signal-to-noise ratio, and a broad spectral range, single-pixel imaging (SPI) is limited by low measurement efficiency and long data-acquisition times. To address this, we propose a wavelength-multiplexed, spatially incoherent diffractive optical processor combined with a compact/shallow digital artificial neural network (ANN) to implement compressive SPI. Specifically, we model the bucket detection process in conventional SPI as a linear intensity transformation with spatially and spectrally varying point-spread functions. This transformation matrix is treated as a learnable parameter and jointly optimized with a shallow digital ANN composed of 2 hidden nonlinear layers. The wavelength-multiplexed diffractive processor is then configured via data-free optimization to approximate this pre-trained transformation matrix; after this optimization, the diffractive processor remains static/fixed. Upon multi-wavelength illumination and diffractive modulation, the target spatial information of the input object is spectrally encoded. A single-pixel detector captures the output spectral power at each illumination band, which is then rapidly decoded by the jointly trained digital ANN to reconstruct the input image. In addition to our numerical analyses demonstrating the feasibility of this approach, we experimentally validated its proof-of-concept using an array of light-emitting diodes (LEDs). Overall, this work demonstrates a computational imaging framework for compressive SPI that can be useful in applications such as biomedical imaging, autonomous devices, and remote sensing.
- Abstract（参考訳）: 感度が高く、信号対雑音比が高く、スペクトル範囲が広いにもかかわらず、シングルピクセルイメージング(SPI)は低い測定効率と長いデータ取得時間によって制限される。
そこで本研究では, 圧縮SPIを実装するために, 小型・浅層デジタル人工ニューラルネットワーク(ANN)と組み合わせた波長多重・空間非コヒーレントな回折光学プロセッサを提案する。
具体的には、従来のSPIにおけるバケット検出過程を、空間的およびスペクトル的に変化する点-スプレッド関数を持つ線形強度変換としてモデル化する。
この変換行列は学習可能なパラメータとして扱われ、2つの隠れ非線形層からなる浅層デジタルANNと共同最適化される。
波長多重化拡散プロセッサは、この事前学習された変換行列を近似するために、データフリーの最適化によって構成される。
多波長照明及び回折変調では、入力対象の目標空間情報をスペクトル符号化する。
単画素検出器は、各照明帯域の出力スペクトル電力を捕捉し、共同で訓練されたデジタルANNによって迅速に復号され、入力画像の再構成を行う。
提案手法の有効性を実証する数値解析に加えて,発光ダイオード(LED)のアレイを用いた概念実証を実験的に検証した。
全体として、この研究は、バイオメディカルイメージング、自律デバイス、リモートセンシングなどの応用に有用な圧縮SPIの計算画像フレームワークを実証している。
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