史蒂文斯理工学院的研究人员创造了一种3D成像系统，该系统利用光的量子特性，创造出清晰度比目前技术高4万倍的图像，为无人驾驶汽车、卫星测绘系统、深空雷达探测和探测以及空间通信和视网膜医学成像的空前发展铺平了道路。
这项由史蒂文斯量子科学与工程中心主任黄玉平领导的研究解决了激光雷达几十年的难题。激光雷达向远处的目标发射激光，然后探测反射光。虽然这些系统中使用的光电探测器足够灵敏，只需使用几个光子就能产生详细的图像——可以用信息编码的微小光粒子——但很难区分激光和明亮背景光(如光束)的反射部分。
黄说：“我们的传感器越灵敏，对背景噪音就越敏感。”他的作品于2月17日发表在《高级在线》《自然通讯》上。“这是我们现在要解决的问题。”
这项技术是第一个使用量子参数模式排序(QPMS)方法的单光子降噪的真实演示，该方法是由黄和他的团队在2017年的《自然》论文中首次提出的。与大多数依赖基于软件的后处理来去除噪声图像的噪声过滤工具不同，QPMS通过奇怪的非线性光学检查光的量子特性，从而在传感器本身的水平上创建指数级的干净图像。
在背景噪音的轰鸣声中用信息探测到一个特定的光子，就像试图从暴风雪中拉出一片雪花，但这正是黄的团队成功做到的。黄和他的同事描述了一种方法，在激光的输出脉冲上压印特定的量子特性，然后过滤入射光，使传感器只记录具有匹配量子特性的光子。
结果是，成像系统对从其目标返回的光子极其敏感，但实际上忽略了所有不想要的噪声光子。即使每个携带信号的光子被34倍的噪声光子淹没，该团队的方法仍然可以产生清晰的3D图像。
这项研究的第一作者、史蒂文斯博士的候选人帕特里克雷恩(Patrick Rehain)说：“通过清理最初的光子探测，我们将突破嘈杂环境中精确3D成像的限制。”“我们已经证明，与目前最先进的成像技术相比，我们可以将噪音量减少约4万倍。”
这种基于硬件的方法可以促进激光雷达在噪声环境中的使用，在噪声环境中，计算密集型后处理是不可能的。这项技术还可以与基于软件的降噪相结合，以产生更好的效果。雷恩说：“我们并没有试图与计算方法竞争。我们正在为他们提供可以使用的新平台。”
事实上，QPMS降噪可以使LIDAR在30公里范围内生成准确、详细的3D图像。它还可以用于深空通信，在深空通信中，太阳的强光通常会淹没远处的激光脉冲。
也许最令人兴奋的是，这项技术还可以让研究人员更仔细地观察人体最敏感的部位。通过实现几乎无噪声的单光子成像，史蒂文斯成像系统将帮助研究人员在不损伤眼睛敏感组织的情况下，用几乎不可见的弱激光束创建清晰且高度详细的人类视网膜图像。
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