論文の概要: Efficient imaging of quantum emitters using compressive sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10463v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 05:13:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.031672
• Title: Efficient imaging of quantum emitters using compressive sensing
• Title（参考訳）: 圧縮センシングによる量子エミッタの効率的なイメージング
• Authors: Sonali Gupta, Kiran Bajar, Alexander McFarland, Amit Kumar, Subhas Manna, Sushil Mujumdar,
• Abstract要約: 本研究では,空間的に構造化された広視野励起が走査に取って代わり,スパースエミッタの再構成を可能にするセンサベースイメージング手法を提案する。 強度再構成に加えて、このフレームワークを拡張して、2階相関関数$g(2)$の空間マップを測定値から再構成する。 これにより、大幅に削減されたデータを使用して、アンチバンチングシグネチャによる単一光子エミッタの識別が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.39787379495167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical imaging of quantum emitters is essential for a wide range of quantum applications. Conventional confocal imaging relies on point-by-point raster scanning, which is inherently time-consuming and photon-inefficient, particularly for sparse emitter distributions and photon-limited samples. Here, we demonstrate a compressive sensing-based imaging approach, where spatially structured wide-field excitation replaces raster scanning, enabling reconstruction of sparse emitters. In our implementation, random binary patterns are used to acquire compressive measurements, from which the spatial fluorescence distribution is reconstructed using a GPSR-BB algorithm. We experimentally demonstrate this approach using nitrogen-vacancy (NV) centers in diamond as a representative platform, with high-fidelity image reconstruction achieved using only approximately $20\%$ of the measurements required for conventional raster scanning. In addition to intensity reconstruction, we extend this framework to reconstruct spatial maps of the second-order correlation function $g^{(2)}(0)$ from compressive measurements. This enables identification of single-photon emitters through antibunching signatures using significantly reduced data.
• Abstract（参考訳）: 量子エミッタの光学イメージングは、幅広い量子応用に不可欠である。 従来の共焦点イメージングは、特にスパースエミッター分布や光子制限サンプルにおいて、本質的に時間がかかり、光子非効率であるポイント・バイ・ポイントのラスタスキャンに依存している。 ここでは,空間的に構造化された広視野励起がラスタ走査に取って代わり,スパースエミッタの再構成を可能にする圧縮型センシングベースイメージング手法を示す。 本実装では,GPSR-BBアルゴリズムを用いて空間蛍光分布を再構成する圧縮測定にランダム二分法を用いている。 ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心を代表プラットフォームとし, 従来のラスタスキャンに必要な測定値の約20倍の精度で高忠実度画像再構成を行ない, このアプローチを実験的に実証した。 強度再構成に加えて、この枠組みを拡張して、2階相関関数 $g^{(2)}(0)$ の空間写像を圧縮測定から再構成する。 これにより、大幅に削減されたデータを使用して、アンチバンチングシグネチャによる単一光子エミッタの識別が可能になる。

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