短波红外（SWIR）高光谱成像是一种极具应用潜力的探测技术，它能够捕获短波红外光谱范围内的三维（3D）光谱空间信息，使得基于光谱特征的材料和目标的识别和表征成为可能。这种技术在化学分析、物料鉴定、农业生产、食品工业、质量控制、军事侦察等领域有广泛应用。然而，InGaAs焦平面阵列（FPA）的高成本限制了短波红外高光谱成像的广泛采用。近日，信息科学与工程学院、激光与红外系统集成教育部重点实验孙宝清教授与高原教授领导的科研团队在光学顶级刊物《Light: Science & Applications》（IF: 19.4）期刊上发表了题为“Quantum dot-enabled infrared hyperspectral imaging with single-pixel detection”（文章链接：https://www.nature.com/articles/s41377-024-01476-4）的研究成果，为这一难题提供了可能的解决方案。

随着算法的进步和算力的提升，基于宽谱段光编码的计算光谱重构引起了越来越多的关注。基于胶体量子点（CQD）的光谱编码和重建最早由2023年诺贝尔化学奖得主Bawendi教授于2015年提出。CQD可以通过调控其大小和化学成分来连续地调制其吸收特性，波长范围涵盖紫外到中红外。因此，利用胶体量子点可以方便地实现宽光谱范围的光谱调制和编码。此外，CQD的透射特征谱线具有明显的激子吸收结构，相较于传统滤色片，具有更高的光谱编码随机性和编码效率。

在本研究中，研究团队通过调控量子点合成条件，得到覆盖短波红外范围的一系列单分散硫化铅（PbS）量子点。通过控制CQD表面特性和溶液蒸发速度，可以获得基于CQD自组装结构的短波红外滤波片，从而提高CQD对红外光吸收的效率。最终得到一组透射特征各异的量子点滤波片，实现覆盖短波红外波段的光谱编码。

图1 胶体量子点滤波片实物图和透射电子显微镜图像

在高光谱图像的处理和分析过程中，可以将图像表示为3D (x,y,λ)数据立方体，其中x和y表示场景的两个空间维度，λ表示光谱维度。在传统高光谱成像方案中，该数据立方体通常是通过空间或光谱扫描获得的。为了避免昂贵的2D短波红外传感器和复杂的波长选择组件，如图2所示，本研究利用CQDs和数字微镜阵列（DMD）对光谱和空间信息进行编码。通过利用单像素探测器和压缩感知算法，可以将CQD滤波片的透射光谱与DMD产生的投影图案相关联，从而得到高分辨率的短波红外高光谱图像。每个像素都包含完整的光谱特征，实现了基于单像素探测原理的光谱和空间维度的协同重建。

图2 量子点短波红外高光谱成像系统示意图

该研究团队利用自组装胶体量子点滤色片和数字微镜设备对短波红外光谱和空间信息进行编码，并采用单像素探测原理对光谱和图像信息进行协同重建。该项工作表明，这种方法能够得到高质量的短波红外高光谱成像结果，其光谱和空间数据与参考仪器所测结果精确吻合，成功实现了基于量子点的红外高光谱单像素成像。由于量子点器件具有工艺简单、灵活、成本低等优势，因此有望实现低成本、微型化的光谱编码芯片，在高光谱成像系统中实现高效的宽光谱编码。通过将量子点和单像素探测器相结合，能够有效降低系统的复杂性和成本，从而有望推动短波红外高光谱成像技术在民用领域中的更广泛应用。

信息科学与工程学院、激光与红外系统集成技术教育部重点实验室孙宝清教授和高原教授为通讯作者，2023级博士研究生孟贺岩为第一作者。研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金委、山东省泰山学者青年专家项目、山东大学青年交叉科学创新群体、以及山东大学齐鲁青年学者等科研项目的资助。