Optisk spridningsavbildning

Grundläggande principer för optisk spridningsavbildning:
När ljus möter spridare (t.ex. grumliga medier, biologiska vävnader) under förökningen förändras dess riktning - ett fenomen som kallas spridning. Vid optisk spridningsavbildning störs fotoner som bär målinformation av den inhomogena fördelningen av partiklar och brytningsindex inom spridningsmediet, vilket leder till förvrängda direktdetekteringsbilder. Till exempel, under dimmiga förhållanden, orsakar ljusspridning med vattendroppar suddig observation av föremål. Emellertid förlitar sig optisk spridning av avbildning på att analysera och bearbeta dessa spridda fotoner för att rekonstruera bilder. Spridda fotoner kan kategoriseras som:

• Ballistiska fotoner (reser nästan rakt och bär tydlig målinformation),

• Ormliknande fotoner (genomgår flera spridningar, behåller partiell målinformation),

• Diffusa fotoner (mycket randomiserade efter omfattande spridning).
  Olika fotontyper spelar distinkta roller i avbildning. Traditionella spridningsavbildningstekniker fokuserar ofta på att optimera insamlingen av ballistiska fotoner för bildrekonstruktion.

Traditionella optiska spridningsavbildningstekniker:
Konventionella metoder baserade på ballistisk fotonsamling försöker extrahera målinformation genom att isolera dessa fotoner från spridda ljus. Tidiga tillvägagångssätt använde specifika optiska mönster och detektorkonfigurationer för att prioritera ballistisk fotonfångst. I praktiska scenarier är emellertid ballistiska fotoner knappa, och de flesta fotoner i starkt spridande media är icke-ballistiska på grund av flera spridningar. Följaktligen presterar sådana tekniker dåligt i media med stor optisk tjocklek och har begränsad användbarhet.

Beräkningsoptisk spridningsavbildning:
Med tekniska framsteg har beräkningsspridningsavbildning dykt upp, vilket betonar användningen av icke-ballistiska fotoner i tjocka spridningsmedier. Viktiga tillvägagångssätt inkluderar:

• Optisk minneseffekt och fashämtningsalgoritmer:
  Den optiska minneseffekten beskriver hur spridande media behåller "minne" av infallande ljus under vissa förhållanden - små förändringar i belysningsvinkel eller position producerar korrelerade variationer i det spridda fältet. Att utnyttja denna effekt med fashämtningsalgoritmer möjliggör återhämtning av målfasinformation från spridda fält. Exempelvis rekonstruerar experiment målbilder genom att korrelera spridda ljus med mål genom minneseffekten och iterativt lösa fasinformation. Denna metod visar löfte om dynamiska tjocka spridningsmedier och potential i breda, långväga avbildning.

• Koherent diffraktionsavbildning:
  Denna teknik använder sammanhängande ljusbelysning och iterativa algoritmer för att rekonstruera målamplitud och fas från uppmätta diffraktionsmönster. Genom att spela in spridd ljusintensitet (bristande fasdata), löser fashämtningsalgoritmer iterativt för saknad information. Koherent diffraktionsavbildning överträffar traditionella upplösningsgränser, vilket möjliggör högupplösta avbildning av mikrostrukturer inom materialvetenskap och biomedicin.

• Ptychographic iterative motor:
  Ptychography rekonstruerar bilder med hög upplösning genom överlappande skanningar av målregioner och iterativt bearbetning av spridda intensitetsdata. Kontinuerligt justering av skanningspositioner och vinklar förbättrar informationsförvärv, förbättring av upplösning och kvalitet. Denna metod utmärker sig i avbildning av icke-SPARSE-mål och har betydande värde i praktiska applikationer för spridning av avbildning.

Utmaningar och begränsningar:
Trots anmärkningsvärda framsteg står optisk spridning av avbildning, utmaningar:

• Dynamiska miljöer: Snabbt förändrade spridningsmedier (t.ex. flödande rök, dynamiska biologiska vävnader) kräver realtidsbehandling av utvecklande spridningsdata, vilket kräver mycket effektiva algoritmer och beräkningskraft.

• Upplösning och kvalitet: tjocka spridningsmedier försämrar ofta bildkvalitet på grund av informationsförlust och brus från flera spridningar, vilket leder till suddighet eller distorsion.

• Scenariospecificitet: Många tekniker utmärker sig under specifika förhållanden men saknar generaliserbarhet, vilket begränsar deras robusthet över olika verkliga applikationer.

Applikationer:

• Biomedicin: möjliggör avbildning av inre vävnadsstrukturer genom ljusspridning, hjälp av sjukdomsdiagnos (t.ex. detektering av cancer i tidigt stadium via analys av spridda ljus från vävnader).

• Miljöövervakning: Underlättar avbildning genom dimma, rök eller dis för att övervaka avlägsna föroreningskällor eller meteorologiska fenomen.

• Industriell inspektion: Stöder icke-förstörande testning av ogenomskinliga material genom att analysera spridda ljus för att identifiera interna defekter, förbättra produktkvaliteten och säkerheten.