Des motifs de lumière aléatoires au lieu d'un long balayage express
Chercher un point lumineux unique dans un échantillon sombre, c'est un peu comme chercher une aiguille dans une botte de foin : le faisceau du microscope progresse ligne par ligne, gaspillant du temps et de la lumière. Les physiciens ont remplacé ce lent balayage par des motifs de lumière aléatoires. L'échantillon est éclairé d'un coup sur une large zone, mais à chaque fois avec un nouveau motif de taches claires et sombres, comme si on projetait dessus des ombres aléatoires à travers une grille. La caméra enregistre la quantité de lumière provenant de toute la surface, puis un algorithme reconstitue l'image à partir de ces fragments.
Dans l'expérience, ils ont utilisé des défauts azotés dans le diamant — de minuscules défauts du réseau cristallin qui émettent de la lumière comme des atomes uniques. Il s'est avéré qu'environ 20 % des mesures suffisent pour obtenir une image nette, par rapport au balayage ligne par ligne habituel. C'est comme assembler un puzzle en ne prenant qu'un cinquième des pièces, mais en les choisissant non pas dans l'ordre, mais à des endroits aléatoires.
La méthode va au-delà de la simple émission de lumière. Les scientifiques ont appris à reconstruire une carte des propriétés quantiques de la lumière — comment les photons arrivent un par un, et non par paires. Cette « carte de solitude » permet de distinguer une véritable source de lumière unique d'un amas de plusieurs sources, et elle nécessite également cinq fois moins de données. On peut désormais trouver de rares balises quantiques plus rapidement, sans brûler l'échantillon avec un long faisceau.
Résumé original
tel que rédigé par les auteurs, en anglais arXiv:2604.10463
Optical imaging of quantum emitters is essential for a wide range of quantum applications. Conventional confocal imaging relies on point-by-point raster scanning, which is inherently time-consuming and photon-inefficient, particularly for sparse emitter distributions and photon-limited samples. Here, we demonstrate a compressive sensing-based imaging approach, where spatially structured wide-field excitation replaces raster scanning, enabling reconstruction of sparse emitters. In our implementation, random binary patterns are used to acquire compressive measurements, from which the spatial fluorescence distribution is reconstructed using a GPSR-BB algorithm. We experimentally demonstrate this approach using nitrogen-vacancy (NV) centers in diamond as a representative platform, with high-fidelity image reconstruction achieved using only approximately $$20\%$$ of the measurements required for conventional raster scanning. In addition to intensity reconstruction, we extend this framework to reconstruct spatial maps of the second-order correlation function $$g^{(2)}(0)$$ from compressive measurements. This enables identification of single-photon emitters through antibunching signatures using significantly reduced data.
Un défaut azoté dans le diamant est un atome d'azote qui a pris la place d'un atome de carbone, avec une lacune à côté. Ce défaut émet une lumière si stable qu'on l'utilise comme une minuscule boussole pour mesurer les champs magnétiques.