Статьи QuantRise
Невидимый свет против шума: новая эра фазовой микроскопии
Автор: Денис Аветисян
Исследователи разработали метод получения четких изображений даже в условиях сильного шума, используя неочевидный подход к фазовой микроскопии.
Реализация квантовой интерферометрии с использованием нерегистрируемого света обеспечивает устойчивую фазовую визуализацию с частотой до 4 Гц при отношении сигнал/шум менее единицы.
Несмотря на прогресс в квантовой визуализации, получение фазовой информации об объекте в реальном времени в условиях сильных шумов остаётся сложной задачей. В данной работе, посвященной ‘Noise resilient real-time phase imaging via undetected light’, демонстрируется экспериментальная реализация фазовой и амплитудной визуализации в зашумленных средах, основанная на квантовой голографии с использованием света, не участвующего в детектировании. Полученные результаты позволяют осуществлять визуазацию с частотой до 4 Гц даже при уровне шума, превышающем сигнал в десять раз. Какие перспективы открываются для применения данной технологии в задачах дистанционного зондирования и микроскопии в сложных условиях?
За гранью обычного: Вызов шумам в визуализации
Традиционные методы визуализации сталкиваются с серьезными трудностями при реконструкции изображения в условиях значительного шума, что существенно ограничивает их применение в сложных средах. Эта проблема возникает из-за принципа непосредственного детектирования фотонов, которые крайне восприимчивы к внешним помехам и флуктуациям. Даже незначительные источники шума, такие как тепловые колебания в датчиках или рассеяние света в среде, могут исказить сигнал и привести к потере деталей в конечном изображении. В результате, получение четких и достоверных изображений в условиях низкой освещенности, высокой зашумленности или сложной оптической среды становится крайне затруднительным, что препятствует применению этих методов в таких областях, как медицинская диагностика, наблюдение за окружающей средой и контроль качества.
Ограничение традиционных методов визуализации связано с принципом непосредственного детектирования фотонов, что делает их крайне чувствительными к внешним помехам. В отличие от технологий, использующих усиление сигнала, классические системы полагаются на фиксацию отдельных фотонов, несущих информацию об объекте. Любые случайные события, такие как тепловой шум электроники, рассеяние света или даже космическое излучение, могут создавать ложные сигналы, искажая изображение и затрудняя его интерпретацию. Это особенно критично в условиях низкой освещенности или при исследовании объектов, окруженных сильными помехами, где соотношение сигнал/шум становится крайне низким, что существенно ограничивает возможности получения четких и достоверных изображений.
Традиционные методы визуализации сталкиваются с серьезными ограничениями, когда изображение формируется в условиях сильного шума, что существенно снижает их эффективность в сложных средах. Для преодоления этих трудностей необходим принципиально новый подход, который отделит процесс освещения объекта от процесса его регистрации. Вместо прямой регистрации фотонов, подверженных помехам, предлагается использовать стратегии, в которых информация об объекте кодируется в корреляциях между освещающим и регистрирующим излучением. Это позволяет значительно снизить влияние шума, поскольку полезный сигнал извлекается из статистических свойств света, а не из отдельных фотонов. Такой подход открывает возможности для создания более надежных и устойчивых к помехам систем визуализации, особенно в тех областях, где традиционные методы оказываются неэффективными.
Квантовая визуализация представляет собой принципиально новый подход к формированию изображений, использующий уникальные свойства квантового света для преодоления ограничений, присущих традиционным методам. В отличие от классической визуализации, зависящей от прямого детектирования фотонов и, следовательно, подверженной влиянию шумов, квантовая визуализация использует квантовую запутанность и другие неклассические явления. Это позволяет разделять процессы освещения и детектирования, что значительно повышает устойчивость к помехам и позволяет получать изображения в условиях, когда классические методы терпят неудачу. Использование запутанных фотонов, например, позволяет создавать изображения, не подверженные влиянию рассеяния света или низкому уровню освещенности, открывая новые возможности в областях, таких как биологическая визуализация, дистанционное зондирование и безопасность.
Квантовое зрение: Новый рубеж устойчивости к шумам
Квантовая визуализация с использованием недетектированных фотонов представляет собой революционный подход к реконструкции изображений, основанный на анализе только тех фотонов, которые не были напрямую зарегистрированы сенсором. В отличие от традиционных методов, где информация извлекается из детектированных фотонов, данный метод использует коррелированные фотоны, генерируемые в процессе спонтанного параметрического преобразования частоты. Реконструкция изображения происходит за счет анализа статистических корреляций между детектированными и недетектированными фотонами, позволяя получить изображение даже при крайне низком уровне сигнала и значительном уровне шума. Таким образом, информация об объекте кодируется в корреляциях, а не в абсолютной интенсивности детектированного света, обеспечивая повышенную устойчивость к помехам и возможность визуализации в условиях, недоступных для классических методов.
Генерация коррелированных фотонов достигается посредством спонтанного параметрического рассеяния (СПР), в котором один фотон высокой энергии, проходя через нелинейный кристалл PPKTP (периодически поляризованный кристалл лития танталата), спонтанно расщепляется на два коррелированных фотона с более низкой энергией, называемых сигналом и холостым ходом. Этот процесс обеспечивает создание пар фотонов, связанных по энергии, импульсу и поляризации. Кристалл PPKTP выбран из-за его высокой нелинейности и возможности фазового согласования, что максимизирует эффективность процесса СПР и обеспечивает генерацию большого количества коррелированных пар фотонов, необходимых для квантовой визуализации. Эффективность фазового согласования достигается путем периодической поляризации кристалла, компенсируя дисперсию и обеспечивая когерентное преобразование.
Экспериментальная основа квантовой визуализации базируется на гибридном нелинейном интерферометре, спроектированном для точной манипуляции и корреляции пар фотонов, генерируемых посредством спонтанного параметрического преобразования вниз (SPDC). Конструкция интерферометра включает в себя элементы, оптимизированные для разделения лучей, обеспечения когерентности и эффективного детектирования коррелированных фотонов. Ключевым компонентом является нелинейный кристалл PPKTP (периодически поляризованный кристалл литий танталата), где происходит процесс SPDC. Схема интерферометра тщательно калибруется для максимизации вероятности совпадений между детектированными и недетектированными фотонами, что является критическим для реконструкции изображения с использованием только коррелированных пар.
Принцип разделения освещения и регистрации в квантовой визуализации позволяет существенно снизить влияние шумов окружающей среды на качество изображения. Традиционные методы визуализации полагаются на прямое детектирование отраженного или прошедшего света, что делает систему уязвимой к фоновому шуму и помехам. В квантовой визуализации, напротив, изображение реконструируется на основе коррелированных фотонов, которые не детектируются напрямую. Это достигается за счет использования эффекта спонтанного параметрического преобразования частоты (SPDC), где один фотон (сигнальный) детектируется, а его коррелированный партнер (пустой) используется для формирования изображения. Таким образом, сигнал изображения строится на основе фотонов, которые не подвержены влиянию шумов, присутствующих в окружающей среде, что обеспечивает более высокую устойчивость к помехам и улучшенное качество изображения, особенно в условиях низкой освещенности.
Голографическая реконструкция и производительность в реальном времени
В основе процесса реконструкции изображения лежит квантовая оффаксиальная голография, развивающая принципы классической оффаксиальной голографии Фурье. В отличие от традиционных методов, использующих когерентное освещение для записи интерференционной картины, наша система использует квантовые корреляции света для повышения чувствительности и разрешения. Оффаксиальная конфигурация предполагает, что опорный луч и объектный луч, интерферирующие на сенсоре, имеют небольшое угловое расхождение, что позволяет эффективно разделять сигнал и шум при реконструкции изображения. Реконструкция производится посредством преобразования Фурье записанной интерференционной картины, что позволяет получить амплитуду и фазу объектного волнового поля и, следовательно, восстановить трехмерное изображение объекта. Использование квантовых эффектов позволяет повысить точность фазовой реконструкции и снизить влияние шумов, что критически важно для высокоточечной визуализации.
Восстановление фазы является ключевым этапом в процессе голографической реконструкции, поскольку именно оно позволяет извлечь полную информацию об объекте из зарегистрированных интерференционных картин. Интерференционная картина, полученная в результате взаимодействия опорного и объектного лучей, содержит информацию как об амплитуде, так и о фазе света, рассеянного объектом. Для восстановления фазы применяются численные алгоритмы, такие как метод переноса энергии и итерационные фазовые алгоритмы, которые позволяют определить фазовый сдвиг света, прошедшего через объект. Зная фазу и амплитуду, можно полностью восстановить волновое поле, рассеянное объектом, и получить его трехмерное изображение. Точность восстановления фазы напрямую влияет на качество и разрешение реконструируемого изображения.
В нашей системе реализована визуализация фазового изображения в режиме реального времени с частотой обновления до 4 Гц. Это достигается за счет оптимизации алгоритмов реконструкции и использования высокоскоростных компонентов системы захвата изображения. Указанная частота обновления позволяет отображать динамические изменения в фазе исследуемого объекта, что критически важно для приложений, требующих мониторинга процессов в реальном времени, таких как микроскопия живых клеток или контроль качества в производственных процессах. Данная производительность обеспечивается при сохранении высокого разрешения и точности фазовой реконструкции.
Для валидации возможностей системы и проверки корректности реконструкции динамических объектов, использовался пространственный модулятор света (Spatial Light Modulator, SLM) для генерации сложных динамических фазовых паттернов. SLM позволяет создавать изменяющиеся во времени фазовые распределения, моделируя поведение динамических образцов. Это позволяет оценить способность системы к реконструкции изображений в реальном времени и проверить стабильность алгоритмов фазовой реконструкции при изменяющихся условиях. Генерация и отображение этих паттернов проводились с целью имитации деформаций, перемещений или изменений оптических свойств исследуемого объекта, что позволило всесторонне протестировать функциональность системы.
Смягчение шумов и горизонты будущего визуализации
Разработанная система демонстрирует высокую устойчивость к шумам, обеспечивая значительное отношение сигнал/шум даже при моделировании внешних помех с помощью непрерывного лазера. Этот механизм подавления шумов позволяет получать четкие и надежные данные, несмотря на сильные искажения, вызванные окружающей средой. В ходе испытаний система сохраняла функциональность даже при десятикратном превышении уровня шума над уровнем полезного сигнала, что свидетельствует о ее исключительной способности к фильтрации нежелательных воздействий и восстановлению исходной информации. Такая устойчивость открывает новые возможности для применения в областях, требующих высокой точности и чувствительности, например, в биологической визуализации и дистанционном зондировании.
Система демонстрирует исключительную устойчивость к шумам, сохраняя работоспособность даже в условиях, когда уровень помех в десять раз превышает полезный сигнал. Данное свойство является критически важным для применений, где слабые сигналы подвергаются воздействию значительных шумов окружающей среды. Такая способность функционировать при экстремальном соотношении сигнал/шум открывает новые возможности для получения качественных данных в сложных условиях, например, при глубокой визуализации биологических тканей или дистанционном зондировании объектов в условиях низкой освещенности. Эффективное подавление шумов позволяет выделить полезную информацию даже из сильно зашумленных изображений, обеспечивая высокую точность и надежность получаемых результатов.
Повышенная устойчивость к шумам открывает новые перспективы для таких областей, как биологическая визуализация и дистанционное зондирование, где качество получаемых данных имеет первостепенное значение. В биологии это позволяет получать более четкие изображения клеточных структур и процессов, даже в сложных биологических средах, что критически важно для ранней диагностики заболеваний и фундаментальных исследований. В дистанционном зондировании, где сигнал часто слаб и подвержен влиянию атмосферных помех, улучшенная устойчивость к шумам обеспечивает получение более точных данных о земной поверхности, растительности и климатических изменениях. Таким образом, данное достижение способствует повышению достоверности и информативности данных, получаемых в различных научных и прикладных областях, требующих высокой точности и надежности измерений.
Разработанная система использует схему разделенного детектирования, позволяющую значительно снизить влияние рассеянного света и других внешних помех. В отличие от традиционных методов, где сигналы и шумы смешиваются на ранних этапах обработки, здесь происходит их физическое разделение. Это достигается за счет использования отдельных оптических путей и детекторов для полезного сигнала и фонового шума. В результате, даже при наличии сильных искажений, вызванных рассеянным светом или электромагнитными помехами, система способна формировать более четкие и точные реконструкции изображения. Такой подход особенно важен для приложений, требующих высокой чувствительности и точности, например, в биологической визуализации и дистанционном зондировании, где даже незначительные искажения могут привести к серьезным ошибкам в анализе данных.
Исследование демонстрирует, что даже в условиях, когда шум многократно превосходит сигнал, возможно восстановление изображения фазы и амплитуды. Это напоминает о словах Петра Капицы: «В науке важно не то, что ты видишь, а то, как ты это интерпретируешь». Авторы, словно алхимики света, извлекают информацию из хаоса, используя принципы квантографии с нерегистрированным светом. Вместо борьбы с шумом, они его обходят, подобно тому, как заклинатель усмиряет дикого зверя. Достижение частоты обновления в 4 Гц в таких условиях — не столько инженерный триумф, сколько подтверждение того, что любая модель — это лишь временное усмирение хаоса, работающее до первого столкновения с реальностью.
Куда же дальше?
Представленная работа, конечно, демонстрирует определенную устойчивость к шуму, но не стоит забывать: данные — это не истина, а компромисс между багом и Excel. Достижение частоты обновления в 4 Гц — это, безусловно, шаг вперед, но в реальном мире, где хаос шепчет громче любого сигнала, эта скорость может оказаться иллюзией. Всё, что не нормализовано, всё ещё дышит, и каждый фотон, ускользнувший от детектора, напоминает о фундаментальной неопределенности.
Более того, вопрос о масштабируемости остается открытым. Успешное подавление шума при его десятикратном превышении над сигналом — это хорошо, но что произойдет, когда эта разница увеличится в сотни раз? Настоящим вызовом станет разработка методов, способных извлекать информацию из практически случайных данных, подобно алхимикам, пытающимся выжать золото из свинца. И не стоит забывать, что любое заклинание работает до первого продакшена.
В перспективе, стоит обратить внимание на гибридные подходы, сочетающие квантовые методы с классическими алгоритмами обработки изображений. Возможно, истинный прорыв лежит не в совершенствовании самой техники, а в разработке более умных способов интерпретации полученных данных. И да, автор доверяет только тем моделям, кто умеет лгать последовательно.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24993.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.