本网讯（信息工程学院）南昌大学成像与视觉表示研究团队提出了一种基于光学谐振超表面的图像处理方法，在纳米尺度下实现了超快全光、超低能耗的边缘检测运算。该成果以“Edge Detection Imaging by Quasi-Bound States in the Continuum”为题在线发表于光学与纳米科技交叉领域国际期刊Nano Letters。
近年来，增强现实和自动驾驶等新兴信息领域不断涌现，对高速度和低能耗的图像处理技术提出了强烈需求。全光图像处理方法能够绕开模拟－数字转换过程，在无额外能量输入的情况下，以光速执行计算，具有高带宽、高互联性、内在的并行处理特性，为满足这些需求提供了可行的解决方案。经典的全光图像处理基于傅里叶光学的4-f系统进行空间微分，尽管易于实现，但这种依赖传统透镜的光学系统无法集成到芯片上，并不适应光电子设备小型化、微型化的发展趋势。光学超表面，一种由亚波长尺寸的“超原子”通过周期性排列组成的人工纳米结构，为实现光场调控提供了全新平台。基于表面等离激元、自旋霍尔效应、Pancharatnam - Berry相位等不同原理的光学超表面已被用于空间微分，实现图像边缘检测。然而往往局限于一维或单向微分，且需要在系统中使用传统透镜等元件，大大抵消了超表面可片上集成的优势。
鉴于此，研究团队提出了利用新颖的连续域束缚态物理机制，通过在动量空间中选择性地过滤波矢来进行空间微分，实现图像边缘检测。所设计的光学超表面图像处理的示意图和实物图如图1a和1b所示。1a里每四个圆柱纳米谐振器为一组“超原子”，通过改变圆柱直径引入微扰，激发具有角度色散性质的高品质因子准束缚态谐振模式。输入南昌大学英文字母“N”“C”“U”图像时，这种谐振模式支持传输波矢较大的光波，同时抑制波矢较小的光波，以高通滤波器的形式增强图像边缘信息，输出这三个英文字母的轮廓，光速完成图像处理过程；1b里每一块样品区域即为一个超表面图像处理器，包含约500×500组“超原子”。
图1.所设计的光学超表面图像处理的示意图和实物图
图2a展示了团队搭建的全套成像系统示意图：单波长的线偏振激光照射到分辨率靶，产生等宽度等间距的横条状或者竖条状图像，经过光学超表面进行处理，最后被相机识别和记录。2b和2c分别比较了在水平和垂直线偏振入射下图像信息进行空间微分处理前后的成像结果。无论在哪种偏振下，均可观测到图像中明暗的尖锐变化，预期边缘位置处出现高强度峰值，周围背景则几乎为零，图像边缘均得到了显著加强。此外，每个边缘在实验测量中都伴随着一对紧密间隔的尖峰，证实了光学超表面在进行二阶空间微分方面的有效性和高质量。团队使用南昌大学中英文字母和校徽标志作为图像处理的对象，分别如图3a，3b和3c所示，其中校徽标志最小宽度约为2微米（接近我们光学超表面的分辨率极限约1微米）。光学超表面能够准确且清晰地识别到这些字母和线条的边缘，确保了在丢弃冗余细节的同时保留了基本信息，其边缘增强和背景抑制的效果明显，输出图像和输入图像峰值强度之比接近1:5，进一步证实了超表面能够提供高质量、均一的图像处理结果。研究团队预计通过采用多层结构和逆向设计方法，可以设计具有更丰富色散性质的光学超表面，从而构造更复杂的光学传输函数，实现图像处理中的更多高级功能。
图2.所搭建的成像系统示意图和分辨率靶进行图像处理前后的成像结果
图3.南昌大学中英文字母和校徽标志进行图像处理前后的成像结果
南昌大学信息工程学院为该论文的第一完成单位，刘婷婷副教授为文章第一作者，刘且根教授、肖书源副研究员与华东师范大学黄陆军教授为共同通讯作者。南昌大学物理与材料学院于天宝教授、万里鹏博士、博士生邱驹敏同学，南昌工学院秦梅宝副教授（南昌大学2022届博士毕业生），英国诺丁汉特伦特大学徐雷教授对该研究提供重要支持和帮助。该研究获国家、江西省自然科学基金和江西省青年科技人才托举项目资助。
论文链接：https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c04543。
编 辑：徐 翰
