《Optics & Laser Technology》：Ultrahigh-quality broadband metasurface holograms enabled by the integrated feature matrix-based framework
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本文提出基于综合特征矩阵的超表面全息术新框架，实现宽带高分辨率成像。通过优化处理构建高频率特征矩阵，模拟64×64 TiO2纳米柱超表面可在550-800 nm波段实现16倍分辨率提升，信噪比>11.2 dB，图像保真度>96%，并成功开发双通道全息结构。
Fengyuan Gan|Xiaoling Ge|Dun Lan|Wang Luo|Xinrui Lei|Jiagui Wu|Junbo Yang
中国重庆西南大学物理科学与技术学院，邮编400715
摘要
超表面全息技术在增强现实、可穿戴电子设备和下一代光计算领域具有前所未有的应用潜力。然而，目前的实现方式受到信噪比不佳、空间分辨率受限以及工作带宽狭窄的限制。为了克服这些挑战，我们提出了一种基于集成特征矩阵的新框架，实现了超高质量的全息成像。通过优化处理，我们从获取的图像数据集中构建了一个集成高频特征矩阵。然后，我们理论上展示了一个由64×64个TiO2纳米柱组成的超高质量全息图（约41λ×41λ）。重建的图像在信息容量方面实现了16倍的分辨率提升，信噪比超过11.2 dB，图像保真度在550–800 nm光谱范围内超过96%。基于该特征变换框架的固有复用能力，我们进一步开发了一个双通道全息图（约41λ×41λ），在整个光谱范围内信噪比超过9.5 dB，保真度超过94%。因此，我们提出的方法实现了超高质量的全息重建，像素大小相当于λ/6，为未来的高性能全息系统提供了一种可行的方案。
引言
全息技术是一种革命性的三维成像技术，能够记录光的振幅和相位信息以进行物体重建，由于其在显示技术、安全系统、数据存储及相关领域的广泛应用而受到了广泛关注[1]。然而，传统的全息技术依赖于笨重的光学组件（如空间光调制器SLM）和复杂的干涉装置，这限制了它们在紧凑设备中的集成。超表面是一种人工设计的二维平台，由亚波长纳米结构组成，能够在纳米尺度上灵活操控基本的光学属性，包括振幅、相位和偏振[2]、[3]、[4]。这项新兴技术通过提供传统笨重光学元件的平面替代方案，推动了波前工程的发展，在超薄透镜[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]、涡旋光束生成[11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]以及全息显示器等多种应用中展现了显著的能力。在全息技术中，基于超表面的实现方式相比传统方法具有显著优势。它们固有的亚波长厚度，加上与标准半导体制造工艺的兼容性，有效满足了光学系统小型化和集成化的需求。
近年来，已经在可见光、近红外和微波波段设计了多种超表面全息图[17]、[18]、[19]、[20]、[21]、[22]、[23]、[24]、[25]、[26]。例如，通过使用具有空间变化取向的亚波长金属纳米棒的超薄等离子体超表面，实现了可见光和近红外范围内无失真的3D图像[17]。在微波区域，通过在线性偏振入射下同时操控1位编码超表面的透射交叉偏振和同偏振分量，实现了双偏振复用全息图[18]。结合波长选择性纳米结构的空间复用超表面设备已成功实现了彩色全息显示[19]。然而，需要注意的是，在这些研究中，由于调制传递函数性能不足，全息重建图像仍然存在边缘模糊和细节不清晰的问题，尤其是在高频空间分量中。这一限制导致重建图像的信噪比和空间分辨率不佳，表明需要进一步的技术改进。尽管在一些研究中表明，增大超表面尺寸（>100×100个超表面原子）可以在理论上提高像素密度[27]、[28]、[29]、[30]、[31]、[32]，但这种策略将显著增加制造复杂性，尤其是在可见光和近红外波段。此外，大多数超表面全息图的工作带宽通常较窄。超出设计光谱范围的波长偏差会导致衍射效率降低、信噪比下降和空间分辨率受损。另外，在增加多通道操作的全息通道数量时，通道间串扰不可避免地会发生，进一步降低重建图像的质量[33]、[34]、[35]、[36]、[37]、[38]。超表面全息技术的低质量限制了复杂特征图像的重建，对基于超表面的全息成像的实际应用提出了重大挑战。
在本文中，我们提出了基于集成特征矩阵的框架来辅助实现超高质量的全息图。我们收集了78张不同的苹果图像作为原始图像集。通过对低分辨率远场强度分布和高分辨率源图像的优化处理，从获取的图像数据集中提取了内在特征，随后构建了一个集成特征矩阵（T）。利用集成特征矩阵，可以理论上重建出信噪比和空间分辨率得到提升的全息图。即使在噪声水平较高的情况下（10%的噪声），重建的图像相对于原始的256×256像素图像仍保持90%以上的保真度。在模拟中，通过优化几何参数排列TiO2矩形纳米柱，我们展示了一个集成特征矩阵驱动的超高质量全息图，其紧凑的尺寸约为41λ×41λ，在信息容量方面实现了16倍的分辨率提升。图像重建在整个550–800 nm光谱范围内始终保持较高的信噪比（>11.2 dB）和成像保真度（>96%）。此外，通过利用特征变换框架的固有复用能力，实现了一个具有相同空间尺寸（约41λ×41λ）的双通道全息图，信噪比超过9.5 dB，保真度超过94%。
方法与原理
获取集成特征矩阵的原理示意图如图1所示。这里以苹果图像为例，收集了78张不同的苹果图像作为原始数据集。为了阐明关键步骤，详细流程图见补充材料中的图S1(a)。首先，我们通过处理原始数据集生成了两组分别为64×64和256×256像素的灰度图像。随后，利用
高质量超表面全息图
利用上述基于集成特征矩阵的框架，我们实现了高质量的全息图。图4(a)展示了我们的混合编码架构示意图，其中超表面通过其亚波长结构调制来编码低频空间特征，而集成特征矩阵用于保留图像的高频成分。作为代表性配置，TiO2矩形纳米柱位于低折射率的SiO
结论
总之，基于特征变换框架，我们成功实现了具有增强信噪比和改善空间分辨率的紧凑型超表面全息图。通过空间排列TiO2矩形纳米柱，我们展示了一个由64×64个超表面原子组成的集成特征矩阵驱动的全息图，其在信息容量方面实现了16倍的分辨率提升。与原始的256×256像素图像相比，重建的全息图
CRediT作者贡献声明
Fengyuan Gan：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，项目管理，方法论，资金获取，概念化。Xiaoling Ge：撰写 – 审稿与编辑，可视化。Dun Lan：可视化，验证。Wang Luo：撰写 – 审稿与编辑。Xinrui Lei：撰写 – 审稿与编辑，资金获取。Jiagui Wu：资金获取。Junbo Yang：撰写 – 审稿与编辑，资金获取。
资助
本工作得到了中央高校基本科研业务费（SWU-KT25005）、国家自然科学基金（12204309）、重庆市自然科学基金（CSTB2024NSCQLZX0033）、国家重点研发计划（2022YFF0706005）以及新疆维吾尔自治区自然科学基金（2022D01B183）的支持。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。
