基于结构光自愈特性的障碍物反转

快速阅读: 据《Nature.com》最新报道，研究揭示结构光自愈机制，分受阻与未受阻区域。提出新度量方法与反演模型，结合CNN提升障碍物检测精度，拓展光学应用。

结构光的自愈特性使其在传播过程中，当其一部分强度被障碍物遮挡后，能够部分恢复其原始强度分布。在本研究中，我们对结构光中的完美涡旋光束（PVB）的自愈特性进行了深入研究。

首先，我们研究了不同尺寸和形状的障碍物在传播不同阶段对PVB的影响，得出了一个关键结论：PVB的自愈过程可分为两个部分，即受阻区域的自愈和未受阻区域的损伤。

其次，我们提出了一种新的结构度量方法，用于对结构光自愈特性进行精确且定量的描述，并配备了可调节参数以适应不同的自愈需求。我们还对结构光的自愈机制进行了探索，利用波粒二象性理论。

第三，基于我们的研究成果，我们提出了一种基于结构光自愈特性的障碍物反演新光学应用模型。该模型能够准确反演障碍物的大小和位置。此外，我们将卷积神经网络结合到我们的障碍物反演模型中，使得即使在由于海洋湍流导致结构光强度信息发生显著变化的情况下，也能成功反演障碍物的大小和位置。

我们的研究不仅加深了对结构光自愈机制的理解，还为它在光学成像、障碍物检测等领域的应用提供了新方向。

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