目標(biāo)圖像通過干涉的方式形成。用于全息顯示的相位型SLM存在衍射效率低的問題。這是由于其有限的像素填充因子、背板架構(gòu)和其它因素，使得多達(dá)20%的入射光可能不會(huì)被衍射，從而產(chǎn)生零級(jí)衍射級(jí)，這通常會(huì)干擾控制的衍射級(jí)并顯著降低觀察到的圖像質(zhì)量。導(dǎo)致目前計(jì)算生成全息的圖像質(zhì)量還不如傳統(tǒng)的顯示技術(shù)。在光學(xué)中，同軸和離軸濾波方案是兩種最常用的技術(shù)，可最大限度地減少零級(jí)衍射。同軸濾波在物理上阻擋了傅立葉平面上的未衍射光束，這不可避免地也阻擋了一些低頻成分的衍射光。此外，當(dāng)復(fù)用三種顏色時(shí)，這種遮擋操作會(huì)更具挑戰(zhàn)性。離軸方法會(huì)導(dǎo)致視場減小(使用第一級(jí)衍射級(jí)的一半)或效率降低(使用更高的衍射級(jí))，而這兩個(gè)因素對(duì)于近 ...

傳感器組成的干涉儀構(gòu)成雙光梳數(shù)字全息，可實(shí)現(xiàn)具有高時(shí)間相干性的高頻率復(fù)用全息。作者：Edoardo Vicentini ，Zhenhai Wang...Nathalie Picqué原文鏈接: https://www.nature.com/articles/s41566-021-00892-x4 快報(bào)標(biāo)題：通過在有機(jī)半導(dǎo)體界面形成三重態(tài)實(shí)現(xiàn)高效固態(tài)光子上轉(zhuǎn)換簡介：證明了有機(jī)半導(dǎo)體異質(zhì)結(jié)界面對(duì)光的高效上轉(zhuǎn)換。這個(gè)過程是由界面處的電荷分離和重組介導(dǎo)的電荷轉(zhuǎn)移狀態(tài)實(shí)現(xiàn)的。作者：Seiichiro Izawa & Masahiro Hiramoto原文鏈接: https://www.natur ...

值模擬衍射和干涉來實(shí)現(xiàn)具有高空間-角度分辨率的3D投影。全息將動(dòng)態(tài)光場編碼為相位和振幅變化的干涉圖案，即全息圖。通過選擇照明光束，全息圖將入射光衍射成原始光場的準(zhǔn)確再現(xiàn)。重建的3D場景呈現(xiàn)準(zhǔn)確的單目和雙目深度線索(depth cues)，這是傳統(tǒng)的顯示手段難以同時(shí)實(shí)現(xiàn)的。然而，高效、實(shí)時(shí)地創(chuàng)建逼真的計(jì)算機(jī)生成全息圖(CGH)仍然是計(jì)算物理學(xué)中尚未解決的挑戰(zhàn)。其主要挑戰(zhàn)是對(duì)連續(xù)3D空間中的每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)執(zhí)行菲涅耳衍射模擬所需的巨大算力要求。有效的菲涅耳衍射模擬極具挑戰(zhàn)性，目前通過用物理精度換取計(jì)算速度來解決。基于預(yù)先計(jì)算的元素條紋、多層深度離散化、全息立體圖、波前記錄平面(或者中間光線采樣平面)和僅 ...

ehnder干涉儀(MZI)在硅芯片上展示了一個(gè)突破性的、完全集成的光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(optical neural network,ONN)。通過計(jì)算每個(gè)MZI的相應(yīng)相位，可以將任意矩陣有效地映射到該ONN硬件上。對(duì)于此類網(wǎng)絡(luò)，所需的非線性可以通過利用強(qiáng)度調(diào)制器、相機(jī)的飽和效應(yīng)、光電二極管的二次非線性、半導(dǎo)體放大器的飽和、可飽和吸收器等多種方法來實(shí)現(xiàn)。從那時(shí)起，人們提出了許多方案來進(jìn)一步優(yōu)化這些陣列的實(shí)現(xiàn)及其片上訓(xùn)練過程。雖然 ONN 在學(xué)術(shù)和工業(yè)界中都受到了相當(dāng)大的關(guān)注，但現(xiàn)在研究人員越來越意識(shí)到，改變芯片上的相位是不可取的，而且會(huì)顯著掩蓋光子加速器的潛在優(yōu)勢(shì)。在這些結(jié)構(gòu)中，相位變化通常由熱光移 ...

分解為由光學(xué)干涉單元(optical interference unit, OIU)執(zhí)行光學(xué)矩陣乘法和光學(xué)非線性單元(optical nonlinearity unit, ONU)執(zhí)行非線性激活(ONU可以使用常見的光學(xué)非線性來實(shí)現(xiàn)，如飽和吸收和雙穩(wěn)態(tài))，見圖1b、c。執(zhí)行任務(wù)時(shí)，需要處理的數(shù)據(jù)首先在計(jì)算機(jī)上預(yù)處理成高維向量，預(yù)處理的信號(hào)隨后編碼成在光子集成電路中傳播的光脈沖幅度，從而實(shí)現(xiàn)多層ONN，見圖1d。每一層ONN由OIU和ONU組成。原則上，ONN可以完全在光域中實(shí)現(xiàn)任意深度和維度的ANN。(2) OIU實(shí)現(xiàn)。由于一個(gè)一般的實(shí)值矩陣(M)可以通過奇異值分解(SVD)分解為 M=UΣV ...

馬赫-曾德爾干涉儀(Mach-Zehnder interferometer, MZI)可以實(shí)現(xiàn)給定維度的任意空間線性光學(xué)函數(shù)。當(dāng)前不足：如空間模式轉(zhuǎn)換器、線性光學(xué)量子計(jì)算門以及用于通信和其它應(yīng)用的任意線性光學(xué)處理器這樣的光學(xué)函數(shù)，可以在硅光子技術(shù)中使用MZI網(wǎng)格(mesh)來實(shí)現(xiàn)，但性能受到不能實(shí)現(xiàn)理想的50：50分割的分束器的限制。文章創(chuàng)新點(diǎn)：基于此，美國斯坦福大學(xué)的David A. B. Miller提出了一種新的架構(gòu)和一種新穎的自我調(diào)整方法，可以自動(dòng)補(bǔ)償從85∶15到15∶85之間由于不完美制造產(chǎn)生的非理想分光比，并能夠大規(guī)模制造用于各種復(fù)雜和精確線性光學(xué)函數(shù)。原理解析：(1) 使用雙M ...

er)薄膜上干涉形成(兩束光的方向相反，從而生成反射模式全息圖)。記錄的全息圖在639nm、532nm、457nm下多色復(fù)用記錄(記錄裝置示意圖見附錄)，用于彩色顯示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：圖3A為做成可穿戴式的AR顯示器，圖3B和C分別為室內(nèi)和室外的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖3D為AR顯示器各個(gè)模塊與一個(gè)US quarter硬幣的尺寸對(duì)比。附錄：(1) 經(jīng)典pancake光學(xué)器件的原理。見下圖。a、顯示器(Display)的出射光經(jīng)過線偏振片(LP-2)轉(zhuǎn)化為P線偏光，b、流經(jīng)四分之一波片(QWP-2)轉(zhuǎn)換為右旋圓偏振光(RCP)，c、流經(jīng)50/50分光鏡(BS)，d、透射的右旋圓偏振光流過四分之一波片(QWP-1) ...

的光互相發(fā)生干涉而形成散斑圖像。當(dāng)照射的樣品是動(dòng)態(tài)的時(shí)候，散斑模式就會(huì)發(fā)生變化。（2）如圖1，連續(xù)采集到的兩幀散斑圖像，每幀圖像劃分成小的探測(cè)窗口I1(x,y)和I2(x,y)，計(jì)算這兩個(gè)探測(cè)窗口的互相關(guān)，獲得單次操作的相關(guān)圖。（3）為了提高信噪比，操作n次（文中選用n=4），求取平均相關(guān)圖。（4）從平均相關(guān)圖找到峰值位置，計(jì)算出在采集時(shí)間間隔內(nèi)的粒子位移，從而計(jì)算出視場內(nèi)的速度圖。（5）以一個(gè)像素為步長移動(dòng)探測(cè)窗口，重復(fù)(2)-(4)，直到整個(gè)散斑圖都被探測(cè)窗口掃描完畢，獲得整個(gè)散斑場的速度圖。實(shí)驗(yàn)裝置解析：532nm連續(xù)激光，經(jīng)過聲光調(diào)制器(acousto-optical modelato ...

自光源的光的干涉能力。我們現(xiàn)在考慮兩個(gè)相干的極限情況。在第一種情況，光源是空間相干的，且干涉條紋可見度始終是最大的，此時(shí)：將方程（8）應(yīng)用到方程（6）可得：另一種情況則相反，光源是空間不相干的，干涉條紋可見度始終是最小的。在此情形下，相干函數(shù)為：將方程（10）代入方程（6），得：在方程（11）中，系統(tǒng)響應(yīng)|p(x,y)|2是點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)。它的傅里葉變換H(u,υ)是光學(xué)傳遞函數(shù)（OTF）。OTF與光瞳函數(shù)的二維自相關(guān)成正比：出于簡化考慮，常數(shù)比例因子被略掉，這對(duì)我們的分析只有很小的影響。盡管如此，OTF在其原點(diǎn)以統(tǒng)一最大值表示。我們注意到，所有的真實(shí)光源都是部分相干的。大多數(shù)的被動(dòng)成像 ...

)5.1b、干涉測(cè)量和全息(Inteferometryand Holography)5.1c、從強(qiáng)度復(fù)原相位(PhaseRetrieval from Magnitude)5.2、量子成像(QuantumImaging)5.3、體積成像(VolumetricImaging)5.3a、計(jì)算層析（ComputedTomography）5.3b、核磁共振成像(MagneticResonance Imaging)6、動(dòng)機(jī)2：維度不匹配(Motivation 2: Dimensionality Mismatch)6.1、空間-光譜成像(Spatial-Spectral Imaging)6.2、三維成像(T ...