科普:一文看懂信息光学技术!

2021年3月23日,一艘货轮卡在了埃及苏伊士运河,造成河道严重堵塞。世界各国利用光学探测卫星拍摄到的一组高分辨率大视场照片,在网上刷屏,其精度、视野和色彩饱和度对比,成为各方炫技的焦点。

 

空中客车公司的Pleiades卫星、长光卫星技术有限公司的吉林一号高分卫星拍摄的“作品”不分伯仲。得益于信息光学技术支持,吉林一号高分卫星的全色分辨率约为1米,可得到视野大于17千米的图像。

 

信息光学技术发展时间轴线图

 

信息光学技术,是将信息处理中的相关理论与方法,如傅里叶分析、压缩感知、机器学习等移植到光学领域而形成的一种新型交叉技术。信息处理中的经典理论和技术手段,被引入光学领域后,实现了一系列突破性革命,给传统光学注入了新的生机。

 

诞生与成型

 

傅里叶分析,是信号处理领域的基石。将其引入光学领域进行研究,最早可追溯到1873年德国物理学家阿贝所提出的成像理论。该理论验证了提高显微成像分辨率的可能性,并在1906年被波特等研究人员验证。

 

受阿贝理论启发,研究人员认识到,光学成像系统与信息通信系统类似,也可分为信息收集、信息传递以及信息处理3个部分。从1930年开始,以傅里叶分析为基础的大量信息论成果被应用于光学系统中。

 

信息论的引入,不仅是以新的概念来理解熟知的物理光学现象,更孕育了一门技术性很强的交叉学科——信息光学。

 

信息光学领域中一个重要的理论基础,是利用探测器的采样信息,重建光学信号,以提升光学信号的完整性和传播效率。惠特克-香农采样定理要求,探测器的采样量需要足够大才能重建信号,其对硬件的要求非常高,极大限制了信息光学技术的成型。

 

2004年,压缩感知理论作为一个全新的采样理论,由艾曼纽·坎德斯以及陶哲轩等人提出。该理论证明了可用远低于惠特克-香农采样定理所要求的采样量,完美地恢复信号。因此,借助于压缩感知理论,信息光学中大部分技术便可降低高速采样压力,从而减少了光学信息处理、存储以及传输的成本,显著提高了成像效率。

 

随后,基于压缩感知理论而产生的信息光学技术如雨后春笋般涌现。比如,欠采样核磁共振成像、超薄成像、新型超分辨成像等。

 

传统的信息光学技术,大都依靠经验模型以及人工先验,不能较为真实、客观地刻画自然界的物理过程以及数据分布规律。深度学习作为机器学习领域中最热的研究方向之一,能利用深度神经网络,从海量数据中挖掘得到数据的内在规律,并提取数据特征。

 

因此,大量深度学习算法被引入信息光学技术之中,涌现出一系列从成像时间以及成像效果上大大超越经典算法的新方法。

 

发展与应用

 

评价望远镜成像质量的重要指标之一是分辨率。决定望远镜分辨率的主要因素是望远镜的尺寸以及观测光的波长。

 

在波长确定的情况下,望远镜尺寸越大,所能获得的分辨率越高。现实中,我们可制造的望远镜尺寸是有限的。看得更远的甚长基线干涉测量法,就可利用多台望远镜协同观测来间接增大望远镜尺寸。因此,借助遍布全球的天文望远镜,使用甚长基线干涉测量法,便可制造出一个尺寸和地球一样大的虚拟望远镜,从而大大增加探测距离。

 

2019年,借助于甚长基线干涉测量技术,事件视界望远镜首次拍到了黑洞照片,使人类深化了对于宇宙的认知。

 

1873年,德国物理学家阿贝指出了光学显微镜存在分辨率极限的概念。随着科学技术的不断进步,生物医学、材料学等领域对显微技术的发展提出了更高要求。但由于分辨率极限的存在,传统光学显微镜无法满足微纳尺度观测所需。扫描隧道显微镜等技术出现后,实现纳米量级的分辨率虽然成为可能,但仍存在对样品破坏性较大等缺点,并不适合对生物活体样品的观测。

 

这时,光学超分辨率技术的出现,突破了分辨率极限。利用光学显微镜,能观测到尺寸在十几纳米的活体生物结构,实现了“看得更细致”的目标。2014年诺贝尔化学奖颁给了艾力克·贝齐格等3名物理学家,以表彰他们在光学超分辨显微方面做出的巨大贡献。

 

而信息光学领域,能够看得更高效的数据驱动成像技术,则是指利用数据驱动算法,比如模式识别、深度学习等方法,来提升传统光学系统成像效率。凭借算力强大的硬件及海量的数据作支撑,以深度学习为代表的数据驱动算法,自2012年AlexNet网络赢得了ImageNet图像分类比赛第一名后,就在信息科学领域掀起了新高潮。数据驱动算法以其强大的特征提取以及泛化能力,被广泛应用于信息光学领域。如超光谱成像、相干衍射成像、傅里叶叠层成像等。

 

在数据驱动算法辅助下,传统光学系统既能显著提升成像效率,又能减少对数据的采样。

 

“从军”与前程

 

当前,大量信息光学技术已应用于军事领域,在一些国家的军事行动中大显身手。这一技术“从军”的代表作,为各国研发的合成孔径雷达、穿墙透视雷达以及采用的全息影像技术。

 

——合成孔径雷达。合成孔径雷达是一种新型高分辨率雷达,用于扫描得到物体的二维或三维信息,尤其是在能见度极低的气象条件下,依然能得到高分辨率图像。

 

合成孔径雷达利用天线在目标区域上的运动,并以信息处理的方法,来提供比传统固定波束扫描雷达更精细的空间分辨率。因此,合成孔径雷达通常被安装在飞机、航天器等移动平台上。对于固定的天线尺寸和方向,因距离更远的物体会保持更长的照明时间,为此合成孔径雷达具备为更远物体创建更大合成孔径的特点,从而使其拥有较广的搜索范围。

 

在20世纪50年代后期,合成孔径雷达一般装载在RB-47A和RB-57D战略侦察飞机上。经过近70年的发展,合成孔径雷达技术已经成熟,不少国家有了自己的合成孔径雷达发展计划,各种新型体制合成孔径雷达应运而生,在军事领域发挥着重要作用。

 

——穿墙透视雷达。现代战场上,错综复杂的建筑和墙体是城市巷战的最好掩体。在当前的军事应用中,有一种穿墙透视雷达,能发射穿透力较强的高频电磁波,对墙体进行扫描探测。这种雷达的探测器通过接收经过漫反射的回波信号,并利用算法计算得到墙体背后的情况,从而使掩体内的军事人员和设施无处遁形。

 

如以色列的XAVER400穿墙透视雷达,能穿透以水泥、石膏、混凝土等为材质的墙体,其探测范围最远可达20米。它可同时检测静止和移动对象,并提供相关房间面积和基础设施元素的信息。

 

——全息影像技术。这是利用干涉和衍射原理记录并再现物体三维图像的一种技术。利用全息投影技术,观众无须佩戴3D眼镜,便可从任何角度观看影像的不同侧面,所观看的3D影像拥有极强的空间感和真实感。未来战场上,在具有跨越物理域、信息域、认知域等多域精确作战特点的情况下,全息影像技术将有着特殊应用价值。

 

全息影像技术应用到未来作战场景中,可将现代化信息系统的仿真三维战场环境,以沉浸方式呈现,以便更直观、更全面地为指战员决策提供战场态势感知支持。同时,利用此技术,可开展战场适应性训练,以提高指战员的战场适应能力。

 

除此之外,利用全息影像技术还可研制出幻觉武器,如伪造轰炸机、航母、无人机蜂群等作战武器蜂拥而至的场景,伪造重要军事目标的虚拟影像等,以达到迷惑敌人、引发意识混乱、摧毁敌人战斗意志的目的;对武器装备进行视觉伪装,如飞行器能实现与天空融为一体的效果,从而达到视觉隐身目的;在战场上虚拟假目标,从而吸引误导敌军火力,降低对手的打击效率等。(作者系军事科学院研究员)

 

来源:解放军报

 

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