
基于图像传感器阵列的不同太赫兹成像系统的功能和局限性总结
太赫兹波介于红外波段和毫米波段之间,具有许多独特的性质,因此在无损检测、安全筛查、生物医学诊断、文化遗产保护、化学鉴定、材料表征和大气/天体物理学研究等领域有着广泛的应用前景。然而,由于太赫兹波的单像素特性和光栅扫描获取图像数据的要求,现有的太赫兹成像系统需要数十分钟到数十小时的成像时间。
为了充分发挥太赫兹成像在现实世界中的应用潜力,太赫兹图像传感器阵列和先进计算成像算法的发展,正在逐步解决传统系统冗长的成像过程。
在发表于《光科学与应用》(Light Science & Application)杂志上的一篇新论文中,由加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Mona Jarrahi教授和Aydogan Ozcan教授领导的科学家团队,从硬件和计算成像的角度回顾了高通量太赫兹成像系统最新发展。
他们介绍了各种图像传感器阵列,这些图像传感器阵列已被用于开发高通量频域和时域太赫兹成像系统。在频域类别中,被成像对象的单频或频率平均响应被捕获。频域太赫兹成像系统中使用的各种类型的传感器阵列包括基于微波辐射计、场效应晶体管、光子传感器和超导传感器的图像传感器阵列。
在时域类别中,被成像对象在脉冲太赫兹照明下的超快时间响应被捕获,这不仅提供了振幅和相位,还提供了超快的时间和光谱信息。综述了两种主要的无光栅扫描太赫兹时域成像系统:一种基于光电采样和光学相机,另一种基于光导天线阵列。比较了频域和时域太赫兹成像系统的功能和局限性,并讨论了现有成像系统的可能修改,以实现新的/增强的功能。
随着太赫兹成像硬件的快速发展,计算成像方法提供了额外的功能,缓解了太赫兹图像传感器的高通量操作的一些限制。作者讨论了三种主要的计算成像方法:数字全息术、空间编码和衍射处理。数字全息术可以用频域图像传感器实现太赫兹相位成像。
由单像素成像系统检测到的太赫兹光束的空间编码可以实现图像重建,例如通过压缩感知算法等计算方法。衍射处理工程师太赫兹前端用于特定任务的光束编码,接管了一些通常由数字后端处理的计算任务。衍射深度神经网络(D2NNs)可以利用光-物质相互作用在输入和输出视场之间共同执行复杂的功能,并实现各种成像任务,如物体分类、通过扩散器成像和定量相位成像。

太赫兹时域成像系统:a.光导图像传感器阵列 b.使用光学相机进行电光采样
作者希望本文能激发太赫兹成像科学和技术的进一步发展,并加速太赫兹成像系统不仅在科学实验室和工业设置,而且在我们的日常生活中的更广泛应用。
审核编辑 黄宇
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