光学显微成像技术原理及应用

视觉是人类获取客观世界信息的主要途径（据估计人类感知外界信息有80%来自视觉），但在时间、空间、灵敏度、光谱、分辨力等方面都有局限性。光学成像技术利用各种光学成像系统获得客观景物图像，通过光信息的可视化可延伸并扩展人眼的视觉人性。

自古埃及人与美索不达米亚人在三千年前第一次将石英晶体磨光制成宁路德透镜(Nimrud lens)以来，光学成像技术不断发展，从最开始的金属光化学摄影，到感光版光化学摄影，再到胶卷光化学摄影、数码相机的出现，及至现在广为人知的“计算成像”(Computational imaging)技术，所摄取的图像场景不仅可以由近及远、由外到内、由中观到宏观和微观，甚至可以由此及彼。新近，计算成像技术异军突起，带来了许多令人震撼的效果。21世纪以来，斯坦福大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学、杜克大学、南加州大学、微软研究院等国际著名研究机构基于计算光学成像技术陆续提出或实现了波前编码成像、光场成像、时间编码成像、孔径编码成像、穿透散射介质成像等[1]。本文将对穿透散射介质成像、鬼成像、无标记光学显微成像、波前编码成像、单光子扫描成像、偏振成像以及全息成像七个光学成像新技术进行介绍，以飨广大图像处理爱好者。

1.穿透散射介质成像

（1）穿透散射介质成像原理

当光线穿过雾、烟、霾以及浑浊的海水等散射介质时，受到散射介质中存在的微小颗粒影响，使得光线发生散射，导致基于光强的传统成像设备无法获取高质量的图像，从而给获取场景有效信息（场景深度、物体材质、物体表面纹理等）带来困难[2]。随着对散射介质和散射特性的深入研究，一种可接受的观点认为，散射介质可看作为线性不变系统，对于确定的随机散射介质，相同的输入光场总是可以得到相同的输出光场，即入射光中携带的信息只是因为散射而变得杂乱，但是没有丢失[3]。也就是说，散射介质只是对光场所携带的信息进行了“编码”处理，如果能够采用一些特殊的方法进行“解码”，那么就可能恢复被散射前的光场，从而获取其所携带的信息，穿透散射介质成像技术油然而生。

穿透散射介质成像系统如图1-1所示。携带物体信息的光入射到散射介质上，在散射介质内部随机传播，发生散射效应，使得散射光场的传播方向及相位分布等呈现随机置乱状态，进而在CCD(Charge-Coupled Device)接受面上表现出强度随机分布的散斑图案，散斑图像经过合适的计算重建就能得到清晰的目标图像。不过，散斑相关方法受限于光学记忆效应(OME, Optical Memory Effect)的角度范围，计算重建并不容易，往往需要设置参考点才行。鉴于此，文献[4]提出了一种基于偏振调制的方法来观察OME范围之外的散射介质，与其他超越OME成像的方法不同，该方法可以在没有参考点的情况下重建目标。

目前，穿透散射成像技术已经能够在存在散射介质的环境下获取场景中的有效信息，比如场景深度、物质材质、物体表面纹理等。因此，被广泛应用在科学研究、工业生产、居民生活、社会安全等多个领域，诸如海底勘探、导航、遥感、测绘、火灾救援等实际场景，场景的深度可以让人们判断目标物的形状、大小与距离，为勘探和救援提供有效指导。

（2）穿透散射介质实例图像   

如图1-2所示，原目标图像如图1-2（a）所示，分别经过毛玻璃、鸡胸肉以及葱表皮后相机拍摄到的散斑图如图1-2（b）所示，图1-2（c）为散斑图经过自相关后，通过基本的Fienup型恢复算法恢复的结果[5]。

2.鬼成像

（1）鬼成像原理及应用

鬼成像，又称为关联成像、量子成像。鬼成像利用量子纠缠特性或者光强度涨落的关联特性，通过关联算法，在无目标的光路上恢复出物体图像。利用的是一对纠缠光子“分手”后，一个光子遇到物体被一个没有空间分辨能力的探测器接收，同时另一个光子也被探测器接收到，两个探测器结果“相遇”后就可以得到物体的照片[6]。类似于两个不相识的画师闭着眼睛在画布上肆意涂鸦，却合作画出了精确的人物肖像。

“鬼成像”的原理如图2-1所示。光源照射到分束器后分成参考光和信号光两路，其中，参考光由具有空间分辨能力的CCD阵列接收，信号光被打至物体T中，由没有任何空间分辨能力的桶探测器接收，然后利用两路光路分别接收到的信息进行关联算法的恢复运算，得到图像的恢复图[7]。

目前，量子成像包括了基于纠缠光源的量子成像、基于经典光源的量子成像和主动光场调制的量子成像等三大技术路线，而在主动光场调制的量子成像技术中又衍生出了单像素成像、单光子扫描成像和非视域成像三种新技术[8]。最近，文献[9]利用卷积核重新设计了基于Hadamard的照明模式，提出了计算卷积鬼成像(CCGI，Computationally Convolutional Ghost Imaging)，该方法不仅可以在不先成像的情况下提取感兴趣的特征，而且CCGI方法还可以在亚奈奎斯特采样条件下自适应地工作。

鬼成像的技术特点是器测量值并非传统意义上人眼所观察到的二维图像，需要与掩膜信息进行关联计算才可以转换为图像。其测量值虽然不符合人类视觉感官，但更适于机器的读取与传输，在一些应用场景下，鬼成像甚至无需完全重建图像，而只需恢复场景的某些特征信息，因此，该技术非常适用于目标检测、分类等应用。除此之外，其稀疏采样特性可大大降低测量值的信息冗余量，十分适合远距离传输中的图像重建。将鬼成像技术与多种成像方式结合，可为生物医学成像、空间遥感、军事对抗成像、自动驾驶等领域带来全新的成像方案[10]。

（2）鬼成像实例    

图2-2的（a）和（b）分别是水杯被介质（这里使用的介质为磨砂纸）阻挡时，传统成像和鬼成像的成像结果[11]。

3.无标记光学显微成像技术

（1）无标记光学显微成像技术原理及应用

基于荧光标记的显微成像技术是目前生物医学成像的主要方法之一，不过该技术存在漂白、光猝灭、难以特异性标记及荧光干扰等瓶颈，因此，无标记光学显微成像技术应用而生。典型的无标记光学显微成像技术有相干拉曼散射显微成像技术、光热显微成像技术、表面等离激元显微成像技术和干涉散射显微成像技术[12]。

图3-1是光热显微成像技术原理图。该技术需要用到两束光——一束探测激光和一束通过声光调制器得到的频率为Ω的加热激光。首先，使用大数值孔径物镜(x100，NA=1.4)将两束光聚焦在样品同一点上；其次，使用第二个物镜(x80，NA=0.8)收集探测激光的发射场和前向散射的干涉信号作为前向信号；再利用偏振分光镜和1/4波片的组合收集反射场(参考场)和后向散射的干涉信号作为后向信号；然后，前向或后向信号被快速发光二极管收集并馈入锁相放大器用以检测频率Ω下的差频信号，提取光热信号，形成显微图像。

由于，光热显微镜不依赖于荧光，且对吸收能量敏感，因此它能够可视化吸收光的物体，如金属纳米颗粒、活细胞中的内源性生物成分等，如文献[13]利用中红外光热和拉曼显微镜对聚合物样品化学成分的空间分布获得了亚微米尺度的空间分辨率可视化共混聚合物薄膜的化学成分。

（2）光热显微成像实例

图3-2的（a）、（b）和（c）分别为痘病毒、Hela细胞以及少突胶质细胞的光热显微成像图。

4.波前编码成像

（1）波前编码成像原理及应用

波前编码(Wave-Front Coding，WFC)是一种混合成像技术，包括了光学设计和图像恢复，性能卓越的相位掩模和强大的还原算法是WFC成像系统实现惊人性能的关键[14]。波前编码成像链路图如图4-1所示，它通过在传统光学系统出瞳或孔径光阑处加入一个光学相位掩模，使光学系统具有对像面离焦不敏感的特性，在一个比较大的热离焦范围内得到的中间编码图像几乎与像面位置无关[15]。为了得到清晰图像，数据编码处理单元使用数字图像复原技术对模糊的中间编码图像进行数字解码复原，去除光学相位板对光学系统成像的模糊编码。

文献[14]利用波前编码成像来抑制光学圆顶的动态航空光学像差(Aero-optical Aberration Of Optical Dome，AAOD),从而提高导弹以超音速飞行时的成像制导精度。文献[15]说明了利用波前编码成像来消除因环境温度变化引起的热离焦，从而实现对红外系统的无热化成像。

（2）波前编码红外成像实例

图4-2为红外图像(图4-2中（a）)以及波前编码红外成像(图4-2中（b）和（c）分别为波前编码成像的数字解码处理前后的图像)在不同温度下的成像结果。

5.单光子扫描成像

（1）单光子扫描成像原理及应用

单光子探测技术不仅可以使探测灵敏度达到单光子的水平，而且可以达到皮秒(ps)级的时间分辨率，因此，单光子技术兼具优秀的探测性能和距离分辨能力。基于盖革模式雪崩光电二极管 (Geiger-mode avalanche photodiode，GM-APD)探测器的光子探测成像系统原理框如图5-1所示[16]。该技术利用激光能力密度高，方向性好的特点，采用具有单光子探测能力的光电探测器，通过对目标光场在时间、空间上的高精度采样和反演计算，获得目标的二维灰度图像；同时测量激光脉冲在目标点上的往返时间和角位置，获得目标的距离图像；在对目标点的灰度图像和距离图像进行处理后，即获得目标的三维图像。

新近，单光子成像技术发展速度惊人。2020年,中科大徐飞虎团队使用1550nm的脉冲激光器和扫描振镜，采用亚像素扫描的方法在45km距离上完成有源单光子三维成像的实验；2021年，该团队又实现了201.5km的远距离三维单光子扫描成像。还有研究将环境噪声与主动强度图像相结合用以指导填充深度图像中缺失的信息，取得显著效果。另外，在光学遥感技术中接收一些微弱的的背向散射信号时，引入单光子计数器等高灵敏度的光学探测设备同样取得良好效果[17,18]。

（2）单光子成像实例

图5-2（a）为徐飞虎团队采用亚像素扫描的方法在45km距离上完成了有源单光子三维成像的重建结果，建筑物上0.6m宽的窗户在重建结果中清晰可见。图5-2的（b）为该团队实现的201.5km的远距离三维单光子扫描成像的重建结果。

6.偏振成像

（1）偏振成像原理及应用

偏振是光的重要物体特性之一，地表或大气中的目标在反射、散射、透射和辐射电磁波时会产生由自身特性所决定的特定偏振信息。偏振成像在传统成像的基础上增加了偏振维的信息，不仅能够提供二维空间的光强分布，还能获得目标和背景的偏振信息，十分有助于分析目标的形状、表面粗糙度、纹理走向和材料的理化特性等[19]。从技术路线看，现有偏振成像方式有分时型、分振幅型、液晶调制型、分孔径型、分焦平面型和通道调制型，不同类型各有其优缺点，感兴趣的读者可以参看文献[20]。

其中，常用的分时偏振系统通过可移动的设备或手动调节偏振角度，能在不同时间段内获取同一场景的不同偏振角度的偏振图像，如通过旋转偏振片和波片角度，依次获得偏振角度为0度、45度、90度以及135度四个偏振分量。如图6-1所示的分时偏振成像系统是在成像系统物镜后面放置偏振片与波片组成。

在民用领域，偏振成像可用于透明材质的表面损失检测、高反光/高辐射、无纹理目标的三维测量、复杂现场中金属与非金属目标的快速识别和分类、金属疲劳损伤评估以及医学临床诊断等；在军事应用领域，偏振成像可以用于反伪装、抗干扰、提高对目标的探测距离以及目标分类等。偏振成像可以解决红外探测的“热反差淡化”——在一天中的特定时间段，出现目标对比度“消失”现象。除此之外，偏振成像还可用于水下目标检测，如探查他方潜艇和水雷、打捞和搜救己方人财物等[21]。目前，对偏振成像质量的改进算法仍属于发展中的开放课题[22]。

（2）偏振成像实例    

偏振成像可以减少水面反光，玻璃反光等非金属反光。如图6-2的（a）表示没有添加偏振片时，普通相机拍摄出来的效果，而图6-2的（b）为偏振相机拍摄出来的效果[23]。通过偏振相机，可以增加色彩的饱和度，从而还原更真实地色彩。如图6-3的（a）为普通相机拍摄出来的图像，而（b）偏振相机拍出来的图像。

7.全息成像

（1）全息成像原理及应用

全息技术的基本原理是：物体反射的光波与参考光波相干叠加产生干涉条纹，这些干涉条纹被记录的结果即为全息图，全息图在一定条件下再现，便可重现原物体逼真的三维像。根据全息图的记录手段和再现方式的不同，全息图可分为光学全息图、计算全息图以及数字全息图[24]。常用的数字全息成像原理图如图7-1所示，光源通过分束镜形成的两束光束，其中一束光束照射到青蛙上，青蛙反射的光波与另一束参考光束相干叠加产生干涉条纹，即全息图，后被CCD（CCD取代了传统的干板用来记录全息图）接收，然后由计算机以数字的形式对全息图进行再现，常见的重建方法有菲涅耳变换法、卷积法、相移法以及相位恢复法。

将全息成像与其它成像技术相结合是目前的发展趋势之一。如：将全息成像技术和显微技术相结合，充分利用两者的优点，不仅能放大样本物体，而且能动态记录物体的三维信息；将待加密信息的全息图作为秘密信息嵌入载体图像实现信息隐藏，将传播规律和结构几何参数作为密钥，通过设计多重“锁”和多重“密钥”即可实现高密级的数据加密[25，26]。

（2）数字全息成像实例

通过Matlab，设计图7-2所示的仿真模型，该模型的全息图如图7-2（b）所示，通过菲涅耳变换法得到重构的目标二维及其三维图如图7-2（c）所示[27]。

总的来看，光学探测器、信号处理技术与新型计算光学成像理论与方法相结合已经逐渐呈现出多点突破蓄势待发的生动景象。我国在光学计算成像理论与技术方面已取得喜人的成果，新的技术和应用必将催生新的图像处理需要，值得图像处理研究者关注。

参考文献

[1] 左超,陈钱.计算光学成像：何来，何处，何去，何从？[J].红外与激光工程,2022,51(02):158-338.

[2] 吴日辉,代锋,尹冬等.基于瞬态成像技术的穿透散射介质成像[J].计算机学报,2018,41(11):2421-2435.

[3] 王金超,周昕,白星等.基于辅助参考物的穿透散射介质成像分析[J].光学与光电技术,2020,18(03)10.19519/j.cnki.1672-3392.2020.03.015.

[4] Yingjie Shi, Enlai Guo, Lianfa Bai, et al, Non-invasive imaging through scattering medium beyond the memory effect via polarization-modulation, Optics Communications, Volume 511,2022,127857,ISSN 0030-4018,https://doi.org/10.1016/j.optcom.2021.127857.

[5] 吴腾飞. 基于光学记忆效应的非侵入式散射成像方法研究[D].西安电子科技大学,2018.

[6] https://www.sohu.com/a/424405365_99945587.

[7]何行. 深度学习在鬼成像中应用研究[D].南京邮电大学,2021.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2021.000413.

[8] 刘攀,宋新兵,杨家之等.量子成像技术前沿进展与展望[J].导航与控制,2022,21(01):1-12+40.

[9] Zhiyuan Ye, Peixia Zheng, Wanting Hou, et al, Computationally convolutional ghost imaging, Optics and Lasers in Engineering, Volume 159, 2022, 107191, ISSN 0143-8166, https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2022.107191.

[10]孙鸣捷,闫崧明,王思源.鬼成像和单像素成像技术中的重建算法[J].激光与光电子学进展,2022,59(02):1-16.

[11] https://b23.tv/XcOrHlT

[12] 曹怡涛,王雪,路鑫超等.无标记光学显微成像技术及其在生物医学的应用[J].激光与光电子学进展,2022,59(06):197-212.

[13] Ryo Kato, Taka-aki Yano, Takuo Tanaka, Multi-modal vibrational analysis of blend polymers using mid-infrared photothermal and Raman microscopies, Vibrational Spectroscopy, Volume 118, 2022, 103333, ISSN 0924-2031, https://doi.org/10.1016/j.vibspec.2021.103333.

[14] Jiaqian Yu, Zhigang Fan, The correction of dynamic aero-optical aberration of optical dome at different altitudes using wavefront coding, Optik, Volume 252, 2022, 168535, ISSN 0030-4026, https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2021.168535.

[15] 史泽林,冯斌,冯萍.基于波前编码的无热化红外成像技术综述(特邀)[J].红外与激光工程,2022,51(01):32-42.

[16] 罗韩君. 单光子成像探测关键技术研究[D].华中科技大学,2013.

[17] Jiaheng Xie, Zijing Zhang, Fan Jia, et al, Improved single-photon active imaging through ambient noise guided missing data filling, Optics Communications, Volume 508, 2022, 127747, ISSN 0030-4018, https://doi.org/10.1016/j.optcom.2021.127747.

[18] https://zhuanlan.zhihu.com/p/163360355

[19] 罗海波,张俊超,盖兴琴等.偏振成像技术的发展现状与展望(特邀)[J].红外与激光工程,2022,51(01):109-118.

[20]明梅. 水下偏振成像系统设计及其成像特性研究[D].南京信息工程大学,2021.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2021.000524.

[21] 周强国,黄志明,周炜.偏振成像技术的研究进展及应用[J].红外技术,2021,43(09):817-828.

[22] Yuanzhi Zhao, Wenjun He, Hang Ren, et al, Polarization descattering imaging through turbid water without prior knowledge, Optics and Lasers in Engineering, Volume 148, 2022, 106777, ISSN 0143-8166, https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2021.106777.

[23] https://b23.tv/ECsD426

[24] 郑德香,张岩,沈京玲等.数字全息技术的原理和应用[J].物理,2004(11):843-847.

[25] 周皓. 数字全息成像技术应用研究[D].苏州大学,2015.

[26] Kanjana G, Sheeja MK, Secure storage and matching of latent fingerprints using phase shifting digital holography, Pattern Recognition Letters, Volume 153, 2022, Pages 113-117, ISSN 0167-8655, https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.10.017.

[27] 赵亚迪. 双波长数字全息成像方法及应用[D].华北理工大学,2019.

编辑：黄飞