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Real-time machine learning–enhanced hyperspectro-polarimetric imaging via an encoding metasurface

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作者
Lidan Zhang,Zhou Chen,Bofeng Liu,Yimin Ding,Hyun-Ju Ahn,Shengyuan Chang,Yao Duan,Md Tarek Rahman,Tunan Xia,Xi Chen,Zhiwen Liu,Xingjie Ni
出处
期刊:Science Advances [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:10 (36): eadp5192-eadp5192 被引量:44
标识
DOI:10.1126/sciadv.adp5192
摘要

Light fields carry a wealth of information, including intensity, spectrum, and polarization. However, standard cameras capture only the intensity, disregarding other valuable information. While hyperspectral and polarimetric imaging systems capture spectral and polarization information, respectively, in addition to intensity, they are often bulky, slow, and costly. Here, we have developed an encoding metasurface paired with a neural network enabling a normal camera to acquire hyperspectro-polarimetric images from a single snapshot. Our experimental results demonstrate that this metasurface-enhanced camera can accurately resolve full-Stokes polarization across a broad spectral range (700 to 1150 nanometer) from a single snapshot, achieving a spectral sensitivity as high as 0.23 nanometer. In addition, our system captures full-Stokes hyperspectro-polarimetric video in real time at a rate of 28 frames per second, primarily limited by the camera's readout rate. Our encoding metasurface offers a compact, fast, and cost-effective solution for multidimensional imaging that effectively uses information within light fields.
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