論文の概要: Passive Imaging with Quantum Advantage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05961v1
• Date: Thu, 07 May 2026 10:06:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.686245
• Title: Passive Imaging with Quantum Advantage
• Title（参考訳）: 量子アドバンテージを用いたパッシブイメージング
• Authors: Li Gong, Aonan Zhang, Madhura Ghosh Dastidar, Alexander Duplinskii, A. I. Lvovsky,
• Abstract要約: 検出前に入射光を光学的に前処理することで、このノイズの影響を低減できる手法を提案し、実装する。 フーリエ領域分割(FDD)と呼ばれるこの手法は、フーリエ平面を複数の領域に分割し、独立検出および画像再構成のための後処理を行う。 我々は,この手法を顕微鏡で実証し,高空間周波数成分上でのフィッシャー情報の5倍の精度向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.27113751459193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Far-field optical imaging inevitably involves low-pass spatial filtering, limiting the resolution. Moreover, conventional imaging suppresses high spatial frequency components close to the cutoff, making them invisible under noise, particularly the shot noise arising from discrete and random nature of quantum light. Here we propose and implement a method for reducing the effect of this noise by optically pre-processing the incoming light prior to detection, thereby optimizing the quantum measurement performed on it. Our scheme, termed Fourier Domain Division (FDD), partitions the Fourier plane into multiple regions for independent detection and subsequent post-processing for image reconstruction. By analyzing the quantum and classical Fisher information, we show that our method is advantageous with respect to direct imaging for high spatial-frequency components. As a result, the number of photons required to achieve a certain signal-to-noise-ratio in the Fourier domain is reduced, thus enhancing the overall resolution in the photon-starved regime. We demonstrate our method in microscopy, achieving 5-fold improvement of Fisher information on high spatial-frequency components. Unlike active super-resolution methods, FDD is passive, making it broadly applicable in microscopy and other imaging scenarios where active illumination is impractical, including astronomy and remote sensing. Our work establishes a general strategy for designing quantum optimized superresolution imaging systems, bridging fundamental quantum limits, practical image analysis and computer vision applications.
• Abstract（参考訳）: 遠視野光学画像は必然的に低パス空間フィルタリングを伴い、解像度が制限される。 さらに、従来の画像はカットオフに近い高空間周波数成分を抑圧し、特に量子光の離散的・ランダムな性質から生じるショットノイズをノイズの下で見えないようにしている。 本稿では、検出前に入射光を光学的に前処理することにより、このノイズの効果を低減し、量子計測を最適化する手法を提案し、実装する。 フーリエ領域分割(FDD)と呼ばれるこの手法は、フーリエ平面を複数の領域に分割し、独立検出および画像再構成のための後処理を行う。 量子および古典的なフィッシャー情報を解析することにより,高空間周波数成分の直接撮像に有利であることを示す。 その結果、フーリエ領域における特定の信号対雑音比を達成するために必要な光子数が減少し、光子スターベド状態における全体の分解能が向上する。 我々は,この手法を顕微鏡で実証し,高空間周波数成分上でのフィッシャー情報の5倍の精度向上を実現した。 能動超解像法とは異なり、FDDは受動的であり、天文学やリモートセンシングなど、能動照明が実用的でない顕微鏡やその他の撮像シナリオに広く応用できる。 我々の研究は、量子最適化超解像イメージングシステムの設計、基本量子限界のブリッジ、実用的な画像解析、コンピュータビジョン応用のための一般的な戦略を確立している。

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