【光学前沿】中山大学研究团队突破大气散射光学成像极限
在光学成像技术领域，大气散射介质如雾和霾一直是影响图像质量和远距离目标识别的难题。近日，中山大学刘忆琨副教授领导的研究小组在《Advanced Photonics Nexus》2024年第6期上发表了相关的的研究论文，提出了一种全新的物理模型，有望突破这一技术瓶颈。
光学成像技术的重要性与挑战
光学成像技术在遥感、天文学、军事监控和环境监测等多个领域扮演着关键角色。然而，光线在通过大气散射介质时，会受到空气中颗粒物的干扰，导致图像对比度和清晰度大幅下降，影响远距离目标的观测和识别。因此，提高在恶劣天气条件下光学成像系统的性能，是光学成像领域亟待解决的挑战。
全新物理模型的提出
刘忆琨副教授的研究小组提出了一种全新的大气散射介质物理模型，该模型全面考虑了光在大气中的传输行为、目标特征、成像系统的光学特性以及数字信号处理对图像的影响。模型中引入了“感知因子”，用于定量描述成像系统的信噪比（SNR）与人眼感知系统之间的关系，并结合信干比（SIR）评估数字化过程中信息的损失情况。
实验验证与结果
为了验证模型的准确性，研究人员设计了两组实验：一组在实验室控制的雾仓中进行，另一组在户外自然雾霾条件下进行。实验结果显示，新模型能够准确预测大气散射条件下的成像极限，与实际测量数据高度吻合。
模型的应用前景
该研究提出的物理模型不仅可以精确量化系统的角分辨率，还能动态评估大气散射条件下光学成像的极限。模型的广泛适应性使其适用于静态或动态大气环境的复杂介质系统，为理解不同环境下的成像效果提供了理论支持。此外，该模型有望应用于未来的成像系统设计和复杂环境中的成像效果预测，尤其在国防、环境监测和天文学等领域具有广泛的应用潜力。
研究团队表示，未来的工作将重点探讨模型在更多复杂介质条件下的适用性，并进一步优化模型的参数以提升其实用性。这一研究成果不仅为光学成像技术的发展提供了新的理论基础，也为相关领域的实际应用提供了强有力的工具。
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