Lorsque nous regardons un objet avec nos yeux ou avec un appareil photo, nous pouvons automatiquement rassembler suffisamment de pixels de lumière aux longueurs d’onde visibles pour avoir une image claire de ce que nous voyons.
Cependant, pour visualiser un objet ou un phénomène quantique où l’éclairage est faible, ou émanant de longueurs d’onde infrarouges non visibles ou infrarouges lointains, les scientifiques ont besoin d’outils beaucoup plus sensibles. Par exemple, ils ont développé l’imagerie à pixel unique dans le domaine spatial comme moyen de regrouper et de structurer spatialement autant de photons que possible sur un seul détecteur de pixel, puis de créer une image à l’aide d’algorithmes de calcul.
De même, dans le domaine temporel, lorsqu’un signal ultrarapide inconnu est soit faible, soit dans les longueurs d’onde infrarouges ou infrarouges lointains, la capacité de l’imagerie monopixel à le visualiser est réduite. Sur la base de la dualité spatio-temporelle des impulsions lumineuses, des chercheurs de l’Université de Rochester ont développé une technique d’imagerie à pixel unique dans le domaine temporel, décrite dans OPTIQUE, qui résout ce problème, en détectant 5 impulsions lumineuses ultrarapides femtojoules avec une taille d’échantillonnage temporelle jusqu’à 16 femtosecondes. Cette analogie dans le domaine temporel de l’imagerie monopixel présente des avantages similaires à ses homologues spatiales : une bonne efficacité de mesure, une sensibilité élevée, une robustesse contre les distorsions temporelles et la compatibilité à plusieurs longueurs d’onde.
L’auteur principal Jiapeng Zhao, doctorant en optique à l’Université de Rochester, a déclaré que les applications possibles incluent un outil spectrographique très précis, dont il a été démontré qu’il atteint une précision de 97,5% dans l’identification des échantillons à l’aide d’un réseau de neurones convolutifs avec cette technique.
La technique peut également être combinée avec l’imagerie à un seul pixel pour créer un système d’imagerie hyperspectrale computationnelle, explique Zhao, qui travaille dans le groupe de recherche Rochester de Robert Boyd, professeur d’optique. Le système peut considérablement accélérer la détection et l’analyse d’images dans de larges bandes de fréquences. Cela pourrait être particulièrement utile pour les applications médicales, où la détection de lumière non visible émanant de tissus humains à différentes longueurs d’onde peut indiquer des troubles tels que l’hypertension artérielle.
“En couplant notre technique avec l’imagerie à pixel unique dans le domaine spatial, nous pouvons obtenir une bonne image hyperspectrale en quelques secondes. C’est beaucoup plus rapide que ce que les gens ont fait auparavant”, explique Zhao.
Les autres coauteurs incluent Boyd et Xi-Cheng Zhang à Rochester, Jianming Dai à l’Université de Tianjin et Boris Braverman à l’Université d’Ottawa.
Ce projet a été financé par l’Office of Naval Research, la National Natural Science Foundation of China et le National Key Research and Development Program of China.
Source de l’histoire :
Matériel fourni par Université de Rochester. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
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