香港大學工程學院電機電子工程學系林彥民教授、陳妮博士及研究團隊成功研發名為「不確定性感知傅里葉疊層成像技術」(Uncertainty-Aware Fourier Ptychography, UA-FP) 的全新成像技術，顯著提升成像系統在真實複雜環境中的穩定性。這項技術能讓高端成像系統在實際應用中運作得更穩定可靠。相關研究成果已刊登於國際權威期刊《Light: Science & Applications》。
傅里葉疊層成像技術作為關鍵的計算成像方法，能同時實現寬廣視野和高解析度，廣泛應用於顯微鏡、X光影像甚至衛星遙感技術。然而，這項技術對系統誤差極為敏感，細微的錯誤（包括零件位置偏差、光學像差或數據資料品質欠佳）都會影響成像效果。這也是當前計算成像領域普遍面臨的挑戰。
林教授、陳博士及研究團隊提出的UA-FP 框架創新地將「不確定性」（即各類潛在誤差），納入計算模型，讓系統能自動偵測並修正這些誤差，從而大幅改善成像性能。即使在存在干擾或條件欠佳的情況下，仍能獲得清晰穩定的成像效果。此項成果不僅是傅里葉疊層成像技術的重要突破，更為計算成像領域帶來變革性影響。
UA-FP 技術的成功建基於團隊自 2021 年起開發的「可微分成像」技術。該技術整合自動微分技術（深度學習的基石）與光學設計、資料處理及演算法，形成完整流程。這個框架促使光學、材料科學與計算科學的深度融合，為未來技術突破奠定基礎。
團隊負責人林彥民教授表示：「我們將不確定性納入可微分模型，使傅里葉疊層成像技術更為實用和穩健，也為其他計算成像技術的發展提供藍本。」
研究第一作者陳妮博士補充：「這是迄今最全面的可微分成像應用。通過可微分编程，我們建立了一個統一光學與計算的框架，為科學與工程領域開拓新機遇。」
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