基于光學計算超表面的全光學目標識別和三維重建技術

隨著物體識別和三維(3D) 重建技術在各種逆向工程、人工智能、醫療診斷和工業生產領域變得必不可少，人們越來越關注與尋求可以簡化處理的高效、更快的速度和更集成的方法。

在當前的物體識別和三維重建領域，樣品輪廓信息的提取主要通過各種計算機算法來完成。傳統的計算機處理器存在功耗高、運行速度低、算法復雜等多重制約因素。在這方面，最近人們越來越關注尋找替代光學方法來執行這些技術。

光學計算理論和圖像處理的發展為目標識別和三維重建技術提供了更為完整的理論基礎。近年來，光學方法因其運算速度快、集成度高和延遲低等巨大優勢而受到更多關注，成為傳統模式的最佳替代方法。

超表面作為亞波長尺度的二維納米結構，在光學的革命性發展中表現出了卓越的能力，可以更有效地簡化和深度集成光學系統。

在實際應用中，超表面已經顯示出有效操縱光的幾個參數的能力。因此，超表面被用于許多潛在領域，例如光學模擬計算、光學密碼學、光學器件設計、信號操縱、顯微鏡成像、光學成像和納米繪畫。

光學計算超表面作為二維人工設計的組件，表現出控制光束相位、幅值、偏振和頻率分布的超常特性，能夠對輸入光場進行數學運算。

近日，湖南大學物理與電子學院羅海陸教授課題組提出了一種基于光學計算超表面的全光學目標識別與三維重建技術。與傳統機制不同，該方案減少了輪廓曲面提取處理過程中的內存消耗。高對比度和低對比度物體的實驗結果的識別和重建與真實物體吻合較好。對全光學目標識別和三維重建技術的探索為高效率、低功耗和緊湊的系統提供了潛在的應用。

該研究成果發表在Opto-Electronic Advances上，作者提出了一種基于光學計算超表面的全光學目標識別和三維重建技術。通過設計和制造光學計算超表面，實現了高對比度和低對比度物體的全光學目標識別和三維重建。

圖1.物體識別及全光學三維重建系統示意圖。(a) 物體表面輪廓圖像可以在系統的單次處理中獲得。(b)高、低對比度物體可以通過這種全光學計算超表面系統進行重建。

與以往基于超表面的三維成像研究不同，該方法依靠光學模擬計算獲取目標輪廓信息，可以實現高對比度和低對比度目標的物體識別和三維重建，為基于超表面的光學模擬計算提供了獨特的應用。物體識別系統的原理示意性地如圖1(a)所示。

當被觀測物體被添加到系統中時，系統可以通過全光學方式輸出有關物體的輪廓信息。該系統的目標識別能力也可以擴展到全光學三維重建技術。無論是高對比度物體還是低對比度物體[圖1(b)]，通過重新組合被觀察物體的不同投影圖像，都可以得到被觀察物體的三維模型。

從理論上講，高對比度物體的三維輪廓面可以看作是無限二維輪廓的疊加。因此，針對高對比度物體，提出旋轉法和切片法進行三維重建。對于低對比度物體，可以通過打破正交偏振態技術來獲得三維重建模型。

圖2.全光學三維高對比度物體重建系統的實驗演示。(a) 全光學高對比度物體三維重建示意圖。不同的顏色平面代表不同的投影平面。(b) 圖中不同投影平面上被觀察物體的輪廓信息結果。(c)通過重新組合圖中捕獲的不同投影結果來重建的3D模型。(b).(d1)-(d3)原點圖像，芫荽籽旋轉間隔角度為16°和4°的三維實驗重建模型。(e1)-(f3)蘑菇模型和棒棒糖模型的三維實驗重建模型。

為了驗證上述方案中三維重建的可行性，以圖2(a)中的球體為例。通過在光學系統中以相等的間隔旋轉物體，CCD相機可以捕捉到物體在不同投影平面上的多個輪廓圖，如圖2(b)所示。最后，通過重新排列和組合整個輪廓信息圖，可以重建高對比度物體的三維實驗重建模型[圖2(c)]。

在圖3(d)–3(e)中，芫荽籽、蘑菇模型和棒棒糖模型被用來演示這種重建過程。從理論上講，間距角越小，重建模型的精度越高。作為概念驗證演示，僅使用有限的輪廓來說明該方案在三維重建中的可行性，實驗結果表明該技術具有促進性和準確性。

圖3.復雜表面高對比度物體的三維重建實驗方案。(a) 三維重建方案依賴于將目標對象離散化為二維切片，它們之間有小間隙。(b) 將捕獲被觀察物體的每個切片中包含的輪廓信息。(c) 通過重新組合圖中捕獲的不同投影結果來重建 3D 模型。(d)-(f)分別是凹槽、平臺和凸臺的原始和三維實驗重建模型。

在不失去通用性的情況下，研究小組專注于具有復雜輪廓表面的高對比度物體。對于一些具有復雜表面的高對比度物體，旋轉物體的三維重建方法不再適用。因此，該小組提出了另一種通過對物體進行切片的3D重建方法。以圖3(a)中的球體為例，物體以微小的間隔切片，CCD相機可以捕捉到物體在不同投影平面上的多個輪廓結果，如圖3(b)所示。

最后，通過重新排列和組合整個輪廓信息，可以重建高對比度物體的三維實驗重建模型[圖3(c)]。從理論上講，切片過程的精度越高，重建的3D模型就越準確。作為概念驗證演示，一些具有不同特征的簡單幾何形狀(如凹槽、著陸和凸臺)已被用于驗證圖 3(d1)–3(f1) 中的實驗。

通過對這三個物體進行切片，得到它們在不同平面上的輪廓信息，重新排列和組合這些輪廓信息，最終得到圖3(d2)–3(f2)中關于它們的三維實驗重建模型。無論是內側有缺口的凹槽、外側凸起的凸臺，還是斜面過渡，3D實驗重建模型的形狀和大小都與原始物體非常吻合。該方法在復雜表面或內部結構物體的三維重建中具有潛在的應用前景。

通過探索基于光學計算超表面的全光模擬計算系統的應用，提出并實現了一種高低對比度目標的光學目標識別和三維重建技術。該研究有望應用于種子篩選、表面輪廓檢測和定量顯微三維重建，為圖像處理和工業檢測提供獨特的方向。

審核編輯：湯梓紅