2026 Light: Sci & App | 单次曝光无参考复杂光场波前传感
文献来源标题：Single-shot, reference-less computational wavefront sensing for complex optical fields
作者：Yunhui Gao, Liangcai Cao, Din Ping Tsai 等
期刊：Light: Science & Applications
DOI：10.1038/s41377-026-0174-9
开源代码：https://github.com/THUHoloLab/SAFARI
近期，清华大学联合台湾大学团队，在光学领域顶刊《Light: Science & Applications》发表重磅研究成果，提出空间-傅里叶域正则化反演（SAFARI）通用计算框架，结合仅由一块扩散片和 CMOS 组成的紧凑型传感器，实现了单次曝光、无参考的超复杂光场波前表征。该技术首次用单一装置同时覆盖强像差、高拓扑荷结构光、超密集散斑场三类极端场景，可解析超过 19 万个空间模式，性能媲美甚至超越各类专用顶尖方案，有望成为下一代通用波前传感标准技术。
一、导语
波前传感是光学领域的核心底层技术，从天文望远镜的自适应光学校正、激光精密加工的光束整形，到生物医学的相位显微成像、量子光学的结构光调控，再到散射介质成像与非视域成像，所有相干光学系统的性能都高度依赖精准的波前测量。
然而，过去几十年间，波前传感技术始终被困在 “不可能三角” 中，无法同时满足高时空分辨率、系统紧凑性和通用适用性三大需求，三大核心瓶颈更是长期制约着领域发展：
系统复杂度与时间分辨率不可兼得干涉法依赖精密的参考光路，系统笨重且抗干扰性极差；叠层成像、离焦多样性等方法需要多次平移或离焦测量，无法捕捉瞬态变化的光场，完全不适用于动态场景。
适用范围极度狭窄主流的夏克 – 哈特曼、金字塔波前传感器仅能处理轻度像差，一旦遇到强大气湍流、高拓扑荷相位奇点、密集散斑场等极端条件，性能会急剧下降甚至完全失效。
深度学习方案泛化性灾难基于数据驱动的深度学习方法虽然能在特定场景提升性能，但严重依赖训练数据集，无法适配未知的复杂光场，通用性和鲁棒性难以满足实际工程需求。
针对这些困扰领域数十年的痛点，研究团队跳出传统思路，回归光场本身的物理本质，利用绝大多数波前 “空间分布平滑、能量集中于低频” 的固有先验，构建了空间与傅里叶域联合正则化的计算框架，从根本上解决了单次曝光相位反演的病态问题，实现了通用、高效、紧凑的复杂光场波前传感。
二、核心内容速览
图 1 SAFARI 波前传感方案总览子图 a（传感器能力示意图）：展示了该传感器可同时表征像差、结构光、散斑场等多种复杂光场，且保持极致紧凑的外形。
子图 b（SAFARI 重建流程图）：清晰呈现了从入射波前经编码光学元件调制、图像传感器采集，到通过数据保真 + 多物理正则化迭代重建复振幅的完整流程。
图 2 扩散片式波前传感器的设计与校准子图 a（传感器结构示意图）：整个传感器仅由一块二元相位衍射光学元件（DOE）和一块 CMOS 图像传感器组成，DOE 距离传感器仅约 3.6 mm，整体体积可压缩至立方厘米量级。
子图 b-c（实物照片）：分别展示了加工完成的 DOE 样品和集成后的原型波前传感器。
子图 d-e（DOE 原位校准）：通过叠层成像技术实现了 DOE 透射函数的高精度原位校准，消除了加工和对准误差，e 图为局部放大区域的显微镜对比图。
子图 f-g（编码原理演示）：对比了平面波和 LG20,0 光束照射下的原始散斑图案，直观展示了散斑位移与局部相位梯度的对应关系。
图 3 实验装置总览子图 a（相位 / 复振幅波前表征装置）：用于生成和测量合成像差、湍流以及各类结构光，通过 4f 系统将 SLM 平面共轭到波前传感器。
子图 b（振幅样品表征装置）：用于测试传感器的振幅成像能力，将 SLM 替换为透射式振幅样品。子图 c（散斑场表征装置）：通过毛玻璃生成复杂散斑场，在傅里叶平面进行波前测量。
图 4 波前传感器基础性能表征子图 a（相位分辨率测试）：重建了不同线宽的相位分辨率板，最细可分辨 11.22 μm 的线条。
子图 b（振幅分辨率测试）：成功解析了 1951 USAF 分辨率靶的第 5 组第 6 号元素，对应线宽 8.77 μm，与理论分辨率一致。
子图 c（动态范围测试）：实现了峰峰值达 313 个波长的倾斜平面波重建，RMS 误差仅 0.260 rad。
子图 d-e（复杂物体成像）：分别展示了相位物体和正负振幅物体的高质量复振幅成像结果。
子图 f（自动对焦演示）：利用全息成像特性实现了数字自动对焦，无需在采集时精确调焦。
图 5 合成像差与大气湍流波前重建子图 a-c（抛物面相位重建）：准确重建了不同焦距的抛物面相位分布，插图为相位残差图。
子图 d-f（高动态范围像差重建）：展示了动态范围逐步提升的合成泽尼克像差重建结果。
子图 g-i（高阶像差重建）：成功重建了包含多达 200 个泽尼克模式的复杂像差，m-n 图为前 200 阶泽尼克系数的分解结果与残差。
子图 j-l（合成湍流重建）：准确表征了不同强度的合成大气湍流波前，能够清晰分辨湍流中的相位奇点和分支点。
图 6 各类结构光的波前表征子图 a（拉盖尔 – 高斯（LG）光束）：实现了拓扑荷高达l=150的 LG 光束完整波前重建，远超现有技术能力。
子图 b-e（全类型结构光兼容）：无需任何修改，即可直接用于厄米 – 高斯（HG）、因斯 – 高斯（IG）、螺旋因斯 – 高斯（HIG）、贝塞尔 – 高斯（BG）等所有主流结构光的表征。
子图 f（多模式复用光束解析）：成功分解了包含 231 个 LG 模式的复用光束，其相位共轭图的均匀性验证了重建精度。
子图 g-h（模式分解结果）：展示了复用光束的模式系数幅值、相位及残差，强度相关系数达到 0.9927。
图 7 超密集散斑场波前重建子图 a（全视场散斑场重建）：实现了包含19 万 + 空间模式的超密集散斑场复振幅重建，右下角为相位共轭图。
子图 b-d（局部放大对比）：将 SAFARI 重建结果与叠层成像的真值进行了逐像素对比，一致性极高。
子图 e（相位分布）：清晰展示了散斑场中随机分布的相位缠绕和奇点。
子图 f（拓扑电荷图）：自动提取并可视化了散斑场中所有的相位奇点。
子图 g（自相关分析）：通过自相关函数计算得到平均散斑颗粒尺寸，进而推算出可解析的空间模式总数。
三、结语
这项研究是计算光学与波前传感领域的里程碑式突破，彻底打破了传统波前传感技术的性能边界，其核心创新与科学价值集中体现在三大维度：
其一，建立了通用波前重建的全新计算范式。首次提出空间 – 傅里叶域联合正则化的物理驱动框架，无需任何训练数据，仅利用光场的固有物理先验，即可解决单次曝光相位反演的病态问题，从根本上解决了传统技术通用性差的难题。
其二，实现了性能的全面跨越式提升。单一传感器同时具备单次曝光、无参考、结构紧凑三大特性，可覆盖从轻度像差到超密集散斑场的所有复杂光场，可分辨模式数和空间分辨率领先现有技术一个数量级，精度媲美商用专用传感器。
其三，开启了广阔的应用新场景。该技术可直接应用于天文自适应光学、激光精密制造、生物医学相位成像、量子光学调控、散射介质成像等几乎所有光学领域，有望替代现有各类专用波前传感器，成为下一代通用波前传感的标准方案。
你认为 SAFARI 通用波前传感技术，最先会在天文自适应光学与大口径望远镜领域，还是生物显微成像与散射成像领域实现大规模落地应用？欢迎在评论区分享你的看法～
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