从微弱光学信号中提取信息是众多技术领域面临的关键挑战。传统光学成像方法通常依赖对探测信号的积分以及经典后处理算法，而这些方法在后处理过程中会受到散粒噪声累积的限制，从而制约信噪比的提升。
1月27日，荷兰埃因霍温理工大学、美国国家航空航天局、哈佛大学组成的研究团队在《PRX Quantum》期刊上发表题为“Enhancing Optical Imaging via Quantum Computation”（通过量子计算增强光学成像）的研究论文，Aleksandr Mokeev为论文第一作者，Johannes Borregaard为论文通讯作者，Mikhail D.Lukin也参与了本项工作。
本研究表明，通过将光子的振幅信息相干地编码到量子比特寄存器中，并利用量子算法对异步到达的光学信号所存储的信息进行处理，可以绕过上述限制。作为具体示例，研究人员提出了一种用于成像未分辨点光源的量子算法，并将其应用于系外行星探测问题。在现实成像条件下的分析结果显示，即便使用规模相对较小的量子处理器，该方法也能够在性能上实现数量级上的提升，展现出量子计算在光学成像任务中的潜在优势。
但是，研究团队也强调了，尽管本文聚焦系外行星成像，但“量子处理增强成像”的概念可迁移到其他场景。量子处理器的全可编程性允许在探测前对信号施加一般幺正，类比自适应光学中的波前变换实现探测前去噪，将该范式推广到分子成像、卫星探测与监测等方向具有吸引力。
研究背景
光学成像的本质，是通过捕捉光子携带的信息还原目标场景。但当信号极其微弱时，传统技术的局限便暴露无遗。在经典成像系统中，相机或探测器只能记录光子的强度信息，随后通过主成分分析、相位恢复等算法进行后处理。
这种“先积分记录，后经典分析”的模式，存在两个难点，一是异步到达的光子无法实现直接干涉，限制了信号提取的效率；二是后处理过程中会不可避免地累积散粒噪声—— 这光子传播与探测固有的随机波动，如同照片上的杂点，会持续降低图像的信噪比。
对于系外行星探测这类极端场景，问题更为突出。恒星的亮度通常是其行星的数百万倍，即便借助日冕仪等设备抑制强光，行星信号依然微弱到近乎淹没在噪声中。传统断层扫描技术需要通过海量采样构建完整的信号模型，采样复杂度会随着成像像素数的增加呈指数增长。
例如，一幅10×10像素的星空图像，传统方法可能需要数百万个光子才能分辨出隐藏的行星信号，这不仅延长了观测时间，更对望远镜的稳定性提出了苛刻要求。
随着量子计算硬件的快速发展，量子增强传感逐渐从理论走向现实。量子系统天然具备的叠加性与纠缠性，让其在信息存储和处理上拥有经典系统无法比拟的优势。此前研究已证实，通过量子存储器存储量子态样本并在探测前进行量子处理，能显著提升传感效率。
但长期以来，如何将量子优势转化为具体的弱光成像解决方案，找到能落地的实用技术路径，一直是量子科学与工程领域的重要挑战。本研究正是瞄准这一缺口，首次提出了一套完整的量子增强光学成像技术方案。
理论方法
本研究的核心创新，在于构建了“量子编码-压缩-处理”的全链路技术框架。其核心逻辑是，不直接测量光子的强度，而是完整保留光子的量子态信息，通过量子算法在测量前完成信号提纯，从根源上避免散粒噪声的累积。
图：量子处理增强型成像系统的示意图
首先是量子映射环节。研究人员利用量子比特与光子的纠缠作用，将每个探测模式的完整振幅信息相干映射到像素-量子比特寄存器中。这一过程通过腔耦合系统实现。当光子照射到包含量子比特（如电子自旋或核自旋）的光学腔时，会与量子比特产生纠缠，光子的存在与否、振幅大小都会被量子比特记录来。这种映射方式已在原子系统和固态硅空位（SiV）系统中得到实验验证，保真度高达99%以上，为后续处理奠定了基础。
接下来是量子压缩技术。弱光信号的典型特征是，多个探测模式中通常仅存在单个光子。针对这一特性，研究团队采用一元-二元编码技术，将分布在D个模式上的振幅信息压缩到log(D)个量子比特中。
类似于一幅32×32像素的图像，传统存储需要上千个数据点，而量子压缩后仅需10个量子比特就能保存完整信息。更重要的是，这种压缩无需将经典数据转化为量子态——因为入射光本身就是量子态，直接存储即可，避免了额外的转换噪声。
量子处理是实现优势的关键步骤。研究团队创新性地将量子主成分分析（QPCA）、量子信号处理（QSP）与块编码技术相结合，开发了专门用于不可分辨点源成像的量子算法。与传统方法需要先构建完整的信号模型（如点扩散函数）不同，该量子算法可以直接从量子态中提取目标特征。
通过辅助量子比特介导，在存储的光子态与后续接收的光子态之间执行受控操作，反复迭代后将信号分选至点扩散函数的本征基中。这一过程就像给信号安装了“量子滤波器”，能在不解析完整噪声结构的情况下，通过量子相干性直接去除背景噪声。而经典方法需要先估计噪声模型，再进行背景扣除，噪声本身的不确定性会持续影响信号质量。
图：用于将微弱光信号分类至点扩展函数本征基中的量子算法
这一“测量前量子处理”的方式，改变了信噪比的缩放规律。传统技术的信噪比会随着成像像素数的增加而下降，而量子处理的信噪比则随系统维度高效提升，这也是其能实现量级突破的核心原因。
实验方案
实验系统的核心分为两部分，前端的光子-量子比特映射模块和后端的量子处理模块。前端采用硅空位（SiV）系统作为量子像素，这是一种基于金刚石缺陷的固态量子体系，具备优异的光子-量子比特耦合特性。
入射光通过单模光纤阵列收集后，传输至SiV基量子像素，通过自旋相关的反射过程实现光子振幅信息到量子比特的映射。为了避免光子损失，研究团队采用光学分束器和移相器构建量子傅里叶变换光路，确保在测量光子存在性的同时，不破坏量子态的相干性。
考虑到SiV系统更擅长信号接收而非通用量子计算，研究团队设计了混合处理架构。通过量子隐形传态技术，将SiV量子像素中存储的量子态传输至原子阵列量子处理器进行后续处理。
原子阵列量子处理器是当前最成熟的量子计算平台之一，具备高精度的量子门操作能力。为了解决两种硬件的频率匹配问题，研究团队采用非线性晶体实现量子频率转换，将SiV系统的737nm共振频率转换为原子/离子系统的工作频率（如铷原子的780nm），转换效率可达50%以上。
图：量子处理增强型成像系统实现示意图
整个实验的操作流程清晰可控。首先通过SiV量子像素阵列收集弱光信号并映射为量子态，经量子压缩后传输至原子阵列处理器，随后执行量子主成分分析与量子信号处理的组合算法，将恒星与行星的信号分选至不同本征态，最后通过辅助量子比特测量，直接提取目标信号的可观测量——无论是行星的空间图像，还是关键分子谱线的强度信息。
从硬件指标来看，该方案完全基于现有技术水平。处理10×10像素的图像仅需36个存储量子比特，总双量子比特门数仅为数百个，门操作误差阈值在10⁻⁴至10⁻³ 之间，这些参数均已被当前量子硬件实现。即便不采用量子纠错技术，也能满足实验要求，为近期的验证性实验提供了可行路径。
实验结果
在模拟实验与理论分析中，该量子成像方案展现出了极佳的性能提升。针对系外行星探测的典型场景——10×10像素阵列、恒星亮度为行星的10倍、目标信噪比为10——量子方案所需的探测光子数较传统断层扫描方法减少了3至4个量级。传统方法需要10000个光子才能探测到的行星信号，量子方案仅需几个到几十个光子即可实现，信号积分时间随之大幅缩短。
采样复杂度的降低是另一项关键突破。传统断层扫描技术的采样复杂度会随成像像素数的平方甚至六次方增长（存在噪声时），而量子方案的采样复杂度与系统维度（像素数）无关，仅随目标信噪比的三次方缩放。在10×10像素的成像场景中，无噪声情况下量子方案的采样复杂度仅为传统方法的千分之一。即使存在10⁻³水平的噪声，量子方案仍能将采样复杂度降低数百倍，这一优势在高像素成像中会更加显著。
图：无噪声条件下断层扫描与量子信号处理方案的采样复杂度比
信噪比的提升直接带来了一系列优势。更短的积分时间降低了对望远镜稳定性的要求，让地面望远镜也能实现更高精度的弱光探测；更窄的测量带宽成为可能，从而能更精准地捕捉特定分子谱线等关键信号，为系外行星的生命迹象探测提供了更强的技术支撑。
实验分析还表明，该方案对环境噪声和硬件误差具有良好的鲁棒性，通过量子信号处理的多次迭代，能有效过滤杂散光和探测器热噪声的影响，在真实观测条件下依然能保持稳定性能。
当然，本方案的优势并非局限于系外行星探测。在分子成像中，量子方案能更清晰地捕捉单个分子的荧光信号，助力生物动态过程的实时观测；在卫星监测中，可大幅提升远距离微弱目标的识别能力；在自适应光学领域，能更高效地提取波前信息，改善成像分辨率。这些广泛的应用前景，让这项技术突破具备了重要的实用价值。
成果与展望
本研究构建了一套兼具理论创新性与工程可行性的量子增强光学成像技术体系。
从理论层面，它首次将量子主成分分析、量子信号处理与块编码技术融合，提出了“测量前量子处理”的弱光成像范式，证明了量子计算能从根本上突破经典成像的信噪比限制。从技术层面，设计了基于SiV系统与原子阵列的混合硬件架构，验证了现有量子硬件实现该方案的可行性，为近期实验验证铺平了道路。从应用层面，以系外行星探测为切入点，展现了量子方案在多个领域的应用潜力，提供了量子技术落地的具体路径。
本研究研究的创新点还体现在对量子优势的精准把握。不追求复杂的通用量子计算，而是针对弱光成像的具体痛点，设计专用的量子算法与硬件架构，让量子优势能在小规模量子处理器上实现。
这一思路为量子技术的实用化提供了重要借鉴，无需等待大规模通用量子计算机的成熟，基于现有硬件的专用量子系统就能在特定领域实现“量子优势”。
从经典物理到量子物理的跨越，本质上是人类对自然界规律理解深度的跨越。未来的望远镜可能不再仅仅是镜片与相机的组合，而是一台精密运转的量子计算机。后续，研究团队计划进一步拓展技术的应用场景，将量子成像方案推广至多源成像、宽场成像等更复杂的场景。