[发明专利]量子成像方法以及量子成像系统

说明书

本申请提供了一种量子成像方法及量子成像系统。量子成像方法包括：确定入射光照射至目标物体后形成的信号光相对于时间的第n阶导数S⁽ⁿ⁾；获取与信号光对应的参考光相对于时间的第n阶导数I⁽ⁿ⁾(x,y)；以及根据第n阶导数S⁽ⁿ⁾和第n阶导数I⁽ⁿ⁾(x,y)构建目标物体的量子成像模型，以获得目标物体的图像，其中，n为任意的正整数，(x,y)为参考光的空间坐标。根据该量子成像方法，可一次测量获取信号光和参考光的多阶导数信号，减少测量次数，进一步地，运用上述多阶导数信号，可快速高效地实现量子成像。此外，本申请提供的量子成像方法从整体上降低了需要存储的数据量，减轻了数据存储的负担，降低了量子成像系统中硬件实现的难度。

技术领域

本申请涉及量子成像领域，特别地涉及一种量子成像方法以及量子成像系统。

背景技术

量子成像技术是一种使用光的高阶关联性质获取物体信息的成像技术。量子成像通常需要两束光进行成像，一束光可称为信号光或探测光，照射到目标物体上，并与目标物体相互作用，可由一个桶探测器收集；另外一束光与信号光对应可称为参考光，并可被阵列探测器接收。量子成像系统(例如，信号处理模块)通过将阵列探测器上收集的每一个像素的相关数据与桶探测器的收集的信号光的结果进行大量复合运算，可再现物体的像。

由于量子成像所需的信号光只需要一个桶探测器即可采集，因此，量子成像在三维成像、雷达测距、显微成像以及加密通信等领域具有重要的应用。此外，量子成像还使诸如单像素相机在缺乏阵列相机的情况或者相对较贵的光谱频段(例如，X光、红外光和THz等光谱波段)具有优势。

然而，传统的量子成像方法，主要通过计算关联函数及其量子期望值来实现，需要计算出涉及到的整体数据的平均值。因而，在获取图像之前，需要把所有相关的图像数据储存起来再进行计算。这使得传统的量子成像方法需要大量的测量数据，进而需要存储测量数据的存储器非常大，难以利用芯片实现，进一步地，还导致通过量子成像方法构建图像的时间过长。

例如，传统的量子成像方法中采用基扫描算法(包括Hadamard基和傅立叶基)。虽然该算法可实现高质量的单像素成像，但是该算法的测量次数必须与像素数目一致，对于目标物体是大画面图像不适用。例如，当目标物体是1000×1000的图像时，采用基扫描算法，需要一百万次数据测量才能获得图像，然而投射每个基图案pattern的空间光调制器最快为30KHz，换言之，投射完一百万张基图案需要30多秒，因此，基扫描算法难以做到实时大画面成像。

此外，类似Differential Ghost Imaging算法、Normalized Ghost Imaging算法、Higher-Order Ghost Imaging算法等现有量子成像算法虽然可提高目标物体的成像质量，但是这些算法需要存储大量的数据来计算平均值，难以利用芯片实现，不利于量子成像的应用。

发明内容

本申请提供了一种可至少部分解决现有技术中存在的上述问题的量子成像方法及量子成像系统。

本申请一方面提供了一种量子成像方法，所述方法包括：确定入射光照射至目标物体后形成的信号光相对于时间的第n阶导数S⁽ⁿ⁾；获取与所述信号光对应的参考光相对于时间的第n阶导数I⁽ⁿ⁾(x,y)；以及根据所述第n阶导数S⁽ⁿ⁾和所述第n阶导数I⁽ⁿ⁾(x，y)构建所述目标物体的量子成像模型，以获得所述目标物体的图像，其中，n为任意的正整数，(x，y)为所述参考光的空间坐标。

在本申请一实施方式中，根据以下规则构建所述目标物体的图像的量子成像模型：其中，…为量子平均。