计算成像最新突破-26-太原理工大学肖连团团队在AP发表基于频谱跨通道相关的高保真单光子全彩成像方法

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标题：
High-fidelity single-photon full-color imaging via frequency-spectrum cross-channel correlation

作者：
共同一作：Hongrui Liu（太原理工大学物理与光电工程学院）；
共同一作：Kai Song（太原理工大学物理与光电工程学院）；
通讯作者：Yaoxing Bian（太原理工大学物理与光电工程学院）；
Shijun Zhao（太原理工大学物理与光电工程学院）；
Futong Zhang（太原理工大学物理与光电工程学院）；
Hongda Ge（太原理工大学物理与光电工程学院）；
Dong Wang（太原理工大学物理与光电工程学院）；
通讯作者：肖连团（太原理工大学物理与光电工程学院）；

发表时间：
2026年03月04日（其中投稿：2025年06月24日；返修：2025年12月03日；接收：2026年02月05日）。
发表期刊：
Advanced Photonics（JCR=Q1，IF=18.8）

在极暗环境里拍彩色，困难不只是画面噪声大，更麻烦的是颜色会失真：红绿蓝三个通道各自都缺信息时，单独去“补”容易把比例补错，最后看起来就像颜色漂了、花了。针对这一研究空缺，【太原理工大学团队】提出了基于频谱跨通道相关的单光子全彩成像方案：先用三束脉冲激光分别对应R/G/B，并用不同重复频率把三色信息编码到频域谐波里；同时得到一个汇聚三色光子信息的光子计数通道。随后把RGB通道与光子计数通道一起送入CC-Net做联合重建，利用通道间图像强相关、噪声弱相关这一特性，实现更有效的去噪、信息互补与颜色比例校正。可以把它类比成在极暗拍照时不只盯着三张发花的彩色草图，而是额外拿到一张更稳的黑白底图来做对齐与约束，从而把颜色关系拉回到更可信的位置。实验结果显示，该方法可实现每像素超过4500种可区分颜色的全彩重建，并在平均每像素仅接收1个光子的条件下实现32 FPS动态全彩成像，同时保持较高的颜色保真度与更宽的色域覆盖。论文以High-fidelity single-photon full-color imaging via frequency-spectrum cross-channel correlation为题于2026年03月04日发表于Advanced Photonics。

Fig.1｜噪声到图像模型的原理。

(a)光子分布从时域到图像域的转换流程示意。(b)跨通道噪声与跨通道图像的相关性特征：R、G、B分别表示红绿蓝通道图像，PC表示光子计数。

Fig.2｜CC-Net模型原理。

(a)CC-Net整体框架。(b)Lite-Attention-Block的结构细节。(c)Attention-Block的结构细节。PC表示光子计数。

Fig.3｜棋盘图的成像性能评估。

(a)棋盘图真值。(b)在压缩比0.04下，不同光子采集水平的成像结果。(c)在1.52*10^-3 photons per pattern per pixel下，不同压缩比的成像结果。(d)像素强度误差与光子采集水平的关系。(e)像素强度误差与压缩比的关系。(f)不同复杂度下，像素强度标准差随光子采集水平的变化。(g)不同复杂度下，像素强度标准差随压缩比的变化。(h)不同复杂度下，颜色分辨能力随光子采集水平的变化。(i)不同复杂度下，颜色分辨能力随压缩比的变化。

Fig.4｜实验装置与静态目标成像结果。

(a)单光子单像素彩色成像系统的实验装置示意：DM为二向色镜，BE为扩束器，BS为分束器，DMD为数字微镜器件，SPD为单光子探测器。(b)静态目标的重建结果：右上为DGI算法，左下为CC-Net；热气球图左下角白线表示5.0 mm视场宽度。(c)图像质量随光子采集水平变化：PSNR与SSIM。(d)图像质量随压缩比变化：PSNR与SSIM。(e)CIE色域中的色度分布。(f)(g)在不同光子采集水平与不同压缩比下，把色度差ΔC映射到a(红-绿)与b(黄-蓝)坐标中。

Fig.5｜动态目标成像结果。

(a)CC-Net在不同时刻的动态重建结果，比例尺5.0 mm；I到IV为强度剖面：重建图的R/G/B用实线表示，真值用虚线表示。(b)多波长成像的预测结果：把16通道多波长图像按最近邻原则分配。(c)对应重建图像的预测光谱分布。

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