通过衍射光学网络对空间非相干光进行通用线性处理

光信息处理是光学和光子学研究人员越来越感兴趣的话题。除了寻求一种能效高、速度快的电子计算替代品以满足未来计算需求外，这种兴趣还受到自动驾驶汽车等新兴技术的推动，在这些技术中，对自然场景的超快速处理至关重要。由于自然光照条件大多涉及空间非相干光，在非相干光下处理视觉信息对于各种成像和传感应用至关重要。此外，在微米和纳米尺度上进行高分辨率成像的最先进的显微镜技术也依赖于样品的荧光光发射等空间非相干过程。

在《光：科学与应用》（Light: Science & Applications）杂志上发表的一篇文章中，美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)电气和计算机工程系的Aydogan Ozcan教授领导的研究团队开发了设计全光学空间非相干光通用线性处理器的方法。这种处理器包括一组结构工程表面，利用这些结构表面对光的连续衍射，在不使用外部数字计算能力的情况下，对输入光场进行所需的线性变换。

使用空间非相干衍射处理器的通用线性强度转换

UCLA的研究人员报告了基于深度学习的设计方法，可以使用空间非相干光的光强度进行任意的线性变换。这些衍射光学处理器一旦使用平版印刷或3D打印技术制造，就可以对任何输入光强度模式进行任意选择的线性变换，并准确地在输出端显示出遵循所学习的期望函数的正确模式。研究人员还证明，使用空间非相干宽带光，可以同时进行多个线性强度变换，每个空间非相干照明波长都分配了一个独特的不同的变换。

这些发现在许多领域都有广泛的意义，包括全光学信息处理和具有空间和时间非相干光的视觉计算，就像在自然场景中遇到的那样。此外，该框架在具有空间变化的工程点扩散函数(PSFs)的计算显微镜和非相干成像中具有巨大的应用潜力。

这项工作的作者是加州大学洛杉矶分校塞缪尔工程学院的Md Sadman Sakib Rahman、杨希林、李京西、白碧杰和Aydogan Ozcan。

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