Super-resolution imaging using super-oscillatory diffractive neural networks

光学超振荡技术可以实现超越衍射极限的远场超分辨成像。然而，现有的超振荡透镜在空间超分辨成像系统中仍然面临着关键性能限制，因为缺乏更先进的设计方法和有限的设计自由度。在这里，我们提出了一种光学超振荡衍射神经网络，即SODNN，它可以实现超越衍射极限的超分辨空间分辨率成像，并且具有优于现有方法的卓越性能。SODNN通过利用衍射层实现光学互连和成像样本或生物传感器实现非线性来构建，这些非线性调制入射光场以在三维空间中创建光学超振荡效应并生成超分辨焦点。通过在入射波长为λ的条件下优化衍射层和三维光学场约束，我们实现了一个超振荡斑点，在远场距离400λ以上，全宽半高度为0.407λ，没有场景中的旁瓣，并具有超过10λ的长深度。此外，SODNN实现了一个多波长和多焦点斑点阵列，有效避免色差。我们的研究工作将激发智能光学仪器的发展，以促进成像、传感、感知等应用。

本论文旨在解决现有超振荡透镜在超分辨率成像中性能受限的问题，提出一种新的光学超振荡神经网络（SODNN）来实现超分辨率成像。

SODNN利用衍射层实现光学互连，利用成像样本或生物传感器实现非线性，通过在三维空间中调制入射光场来产生光学超振荡效应，从而生成超分辨聚焦斑点。

实验结果表明，SODNN在400λ的远场距离内，实现了一个全宽度为0.407λ的超振荡斑点，并且没有旁瓣，具有超过10λ的长深度视场。此外，SODNN实现了多波长和多聚焦斑点阵列，有效避免色差。

最近的相关研究包括：1. “Super-oscillatory lens based sub-diffraction imaging system”；2. “Super-resolution imaging beyond the diffraction limit using a biologically inspired arrayed superlens”；3. “Optical super-oscillation: beating the diffraction limit for high-speed optical imaging”等。