Ultrasensitive infrared-to-visible artificial vision via self-evolving projection guided by single-pixel detection
本文提出了 SIVIS，一种由单像素检测引导的自进化投影系统，该系统实现了具有单光子灵敏度的实时、超灵敏红外至可见光上转换，从而能够在极端低光条件下实现目标的肉眼直接可视化，其应用范围涵盖从夜视到生物医学成像的各个领域。
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人类的眼睛异常敏锐，却对我们周围大量的光谱视而不见。我们看到的是可见色彩的世界，但携带热量和化学特征的红外光谱在我们的自然视觉中却是不可见的。这种局限性长期以来驱动着能够黑暗或烟雾中成像的摄像技术的发展，但这些设备往往伴随着显著的缺点。传统的红外相机昂贵、笨重，且需要复杂的冷却系统才能运行，这使得它们很难缩小尺寸以用于便携式装备或可穿戴技术。此外，许多试图将不可见的红外光转化为人类可见光的现有方法，在光线稀缺时表现挣扎。它们通常需要强烈的激光功率才能工作，这对于脆弱的生物样本或仅有极少量光子存在的场景来说是不切实际的。
研究人员一直在寻求一种弥补这一差距的方法，旨在创造一种系统，能够捕捉到最微弱的红外光“低语”，并将其转化为清晰的可见图像，而无需沉重的设备或刺眼的强激光。挑战在于如何探测这些稀缺的光子，并将它们转化为人类可以即时看到的图像。如果能建成这样一个系统，它将实现夜视、通过组织进行医学成像以及依赖于观察通常隐藏之物的安全检查，同时能在光线几乎不存在的情况下运行。
一支研究团队现在开发了一种被称为 SIVIS 的新方法，其全称为“基于单像素检测的自演化红外转可见光技术”（Self-evolving Infrared-to-VIsible upconversion with Single-pixel detection）。该系统代表了实现红外视觉方式的一次重大转变。SIVIS 并没有使用标准的具有数百万个微小像素的相机传感器来一次性捕获图像，而是使用了一个高度敏感的单检测器，其作用就像一只单一的眼睛。这个检测器并不直接拍摄照片。相反，它在计算机控制的镜子向物体快速投射不同光模式的同时，倾听从物体反射或穿过的光。该系统被设计为具有自纠错能力。它从随机的光模式开始，检查单个检测器捕捉到了多少红外光，然后利用这些信息来调整下一个光模式。随着时间的推移，光模式会不断演化，变得越来越聚焦于物体的形状，就像雕塑家通过凿去石头直至形态显现的过程一样。
这种方法的精妙之处在于它能实时工作，且几乎不需要光线即可运行。研究人员证明，即使在红外光极其微弱，以至于在单次观察瞬间，平均每个物体部分接收到的光子不足一个的情况下，该系统仍能检测并可视化物体。为了直观理解，该系统的运行功率水平比许多其他先进红外技术所需的功率低了大约一亿倍。随着光模式演化以匹配物体的形状，系统会同时投影出相应的可见绿光。这意味着，当计算机重建不可见的红外图像时，可见版本的同一图像正被绘制在屏幕或物体本身上，从而使人能够用肉眼即时看到结果，而没有任何延迟。
团队在几种不同的场景中测试了这项技术，以证明其多功能性。他们展示了系统可以捕捉静态物体（如剪纸形状）的清晰图像，并追踪经过视野的移动物体。该系统在透射模式（光穿过物体）和反射模式（光从表面反射）下均表现良好。在一个引人注目的演示中，研究人员使用该系统揭示了用特殊墨水印刷的、在正常光线下对人眼不可见的隐藏安全特征。通过投影可见模式，隐藏的文字和形状立即出现在表面上，有效地解密了这些不可见的信息。
在研究中展示的最具前景的应用或许是观察障碍物。研究人员使用该系统，可视化了隐藏在人工皮肤层甚至一层生鸡肉组织之下的类血管结构。由于红外光比可见光更容易穿透生物组织，该系统能够检测到隐藏的结构，并将它们的可见图谱投影到屏幕上。这表明，这项技术未来可能帮助医生在无需侵入性程序的情况下，观察血管或其它内部特征，只需将穿过身体的红外信号转化为可见图像即可。
SIVIS 的成功取决于其对所用光线极高的利用效率。通过使用对单个光子都足够敏感的单像素检测器，该系统避免了传统相机在低光照条件下面临的噪声和低效问题。研究人员发现，即使在光线暗到检测器几乎无法记录任何东西时，系统仍能缓慢构建出目标的清晰图像。这种能力为新一代成像工具打开了大门，这些工具将更加紧凑、经济，并能够在深邃的黑暗中进行观察。虽然目前的系统需要一小段时间才能将图像从随机模式演化为清晰形状，但研究人员指出，未来算法的改进可以使这一过程更快。目前，这项工作证明了将最微弱的红外信号转化为明亮的可见现实是可能的，为观察看不见的世界提供了一个强大的新工具。
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