陈瑞娴同学在全息存储研究中取得新进展
相位型全息存储技术由于其更高的存储密度而受到了越来越多的关注和研究兴趣。非干涉相位重建是相位信息读取的一种技术，相比于传统的干涉法更加简单稳定。然而传统基于单幅频谱进行相位图像读取的方法都是在计算迭代过程中利用全部频谱图，实际上并不是最快的相位图像读取方法。 为此陈瑞娴等提出了一种单幅频谱动态采样相位重建方法，即：在不同迭代次数时采用不同采样的频谱图进行计算，实现相位加速读取。通常在傅里叶频谱图中，低频分量和高频分量分别具有高强度的核心信息和低强度的边缘细节信息。从理论上讲，频谱分布越简单，相位恢复就越容易和更快。通过舍弃灰度值方法，我们在迭代开始时保留傅立叶频谱的低频率分量，并在后续迭代中逐渐释放更多的高频分量。在每次迭代中，都有一个将低频分量和高频分量分开的最佳区域。通过积累足够的数据，我们可以得到一个最佳动态迭代频谱采样训练曲线。从而实现相位信息的快速读取。 为证明该方法的有效性，搭建了如图1所示的实验装置。 |
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图1 离轴全息数据存储系统的光路图 |
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| 图2 舍弃灰度值与相位误码率之间的关系曲线 |
通过模拟，得到了舍弃灰度值与相位误码率之间的关系曲线，如图2所示。图2中显示了存在一个值对应的相位误码率最小（红点），我们将这个值称为最佳舍弃灰度值。每次迭代都存在一个最佳舍弃灰度值，且其值随着迭代次数的增加而呈降低的趋势。 |
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| 图3 在仿真中，不同信噪比的舍弃灰度值训练曲线 |
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| 图4 训练曲线 |
图3是模拟不同信噪比（SNR）下的舍弃灰度值的训练曲线，可以看出，不同信噪比的训练曲线非常相似。我们可以通过取不同信噪比的实际训练曲线的平均值，得到平均训练曲线，如图4所示。在实验过程中，我们可以利用该训练曲线进行相位读取，实现加速读取的效果。 |
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| 图5 频谱动态采样方法与传统的固定频谱方法收敛曲线 |
如图5所示，传统的固定频谱方法需要20次迭代才能达到1.37％的相位误码率，但是，频谱动态采样方法只需要进行10次迭代就可以实现相同的相位误码率。频谱的动态采样方法能将迭代次数缩短2倍。 综上所述，该方法能为相位重建提供更好的收敛路径，加快相位的读取，某种程度上还可以降低相位误码率。我们也相信该方法的思想可以用于更多的图像重建领域。 |
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相关研究的结果以“Dynamic sampling iterative phase retrieval for holographic data storage”为题，整理发表在美国光学学会(The Optical Society of American, OSA)期刊杂志 Optics Express. Vol.29, No.5, 6726-6736 (2021)上。 论文的相关链接：https://doi.org/10.1364/OE.419630 |
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(2021.02.17)
