当光在浑浊介质内传播时，会发生多次散射，影响到图像的形成。如何在强散射环境中实现成像是光学成像技术所面临的难题之一。此外，光在动态浑浊介质中的散射过程不再具有确定性；随着介质光学厚度的增加，散射光场的相干性也将完全退化。如何在这种极端散射环境中实现成像是一个巨大的挑战。

在实验上演示了透过一个边长为33.6cm的玻璃缸盛满脂肪乳悬浊液实现成像。采用中心波长为532纳米的LED作为光源，物光经过脂肪乳悬浊液的散射后，最终被另一侧的相机接收。并在侧面引入了高功率环境光形成强干扰噪声，使得探测信干比低至-17dB。采用所提出的基于深度学习的方法，能够直接从单帧散射图中重建出高质量的目标图像。非数字目标和自然场景结果证明了该技术的泛化性和有效性。可以预见，该方法在广泛的散射环境中具有重要的应用潜力。

透过散射介质成像研究。(1)左：透过厚散射体成像的实验装置图，右：使用深度学习对简单图像仿真重构结果及对分辨率板的实验结果；(2)对复杂自然场景物体的成像结果，(a)探测散射光信号分布，(b)真实图像，(c)算法重构图像

完成人：司徒国海、郑珊珊等（韩申生教授工作室）

学术/社会影响：Photonics Research, 9(5), B220, 2021.