来源：phys.org；电子科技大学太赫兹科学技术研究中心 王镜惠 编译

基于图像传感器阵列的不同太赫兹成像系统的功能和局限性总结。图片来源：Mona Jarrahi

    太赫兹波位于红外和毫米波之间，具有许多独特的特性，促进了许多引人注目的成像应用，如无损检测、安全检查、生物医学诊断、文化遗产保护、化学鉴定、材料表征和大气/天体物理学研究。然而，许多现有的太赫兹成像系统由于其单像素性质和光栅扫描获取图像数据的要求而需要从几十分钟到几十小时的成像时间。

    为了充分发挥太赫兹成像在实际应用中的潜力，传统系统冗长的成像过程逐渐被太赫兹图像传感器阵列和先进的计算成像算法的发展所解决。

    在《光科学与应用》杂志上发表的一篇新论文中，加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Mona Jarrahi教授和Aydogan Ozcan教授领导的一组科学家从硬件和计算成像的角度回顾了高通量太赫兹成像系统的最新发展。

    他们介绍了各种用于开发高吞吐量频域和时域太赫兹成像系统的图像传感器阵列。在频域类别中，捕获成像对象的单频或频均响应。在频域太赫兹成像系统中使用的各种类型的传感器阵列包括基于微测辐射热计、场效应晶体管、光子传感器和超导传感器的图像传感器阵列。

    在时域类别中，响应于脉冲太赫兹照射的成像对象的超快时间响应被捕获，其不仅提供幅度和相位，而且还提供超快时间和光谱信息。介绍了两种主要的无光栅扫描太赫兹时域成像系统：一种是基于光电采样的光学相机，另一种是基于光电导天线阵列。比较了频域和时域太赫兹成像系统的功能和局限性，并讨论了现有成像系统的可能修改以实现新的/增强的能力。

    随着太赫兹成像硬件的快速发展，计算成像方法提供了额外的功能，缓解了太赫兹图像传感器的高通量操作的一些限制。作者讨论了三种主要的计算成像方法：数字全息，空间编码和衍射处理。数字全息术可以利用频域图像传感器实现太赫兹相位成像。

    由单像素成像系统检测到的太赫兹光束的空间编码可以通过诸如压缩感测算法等计算方法实现图像重建。衍射处理工程师将太赫兹前端用于特定任务的光束编码，接管一些通常由数字后端处理的计算任务。衍射深度神经网络（Diffractive deep neural networks, D2 NN）可以利用光-物质相互作用在输入和输出视场之间共同执行复杂的功能，并实现各种成像任务，例如物体分类、通过漫射器成像和定量相位成像。

    作者希望这篇综述能够激发太赫兹成像科学和技术的进一步发展，加快太赫兹成像系统不仅在科学实验室和工业环境中，而且在我们的日常生活中得到更广泛的应用。