在物理學中，我們經常遇到這樣一個問題：如何通過一些散射介質（比如大氣層、皮膚或纖維束）來觀察或成像一個物體？你可能會想，這很簡單，只要用一束激光照射物體，然后用一個探測器接收反射或透射的光就可以了。但是，問題在于，當光通過散射介質時，它會被隨機地偏折和衍射，導致光波前發生變形。這就像你在水里看東西一樣，你會發現它們變得模糊和扭曲了。這種光波前的變形會降低成像的分辨率和對比度，甚至使成像變得不可能。

那么，有沒有辦法來修正光波前的變形呢？答案是肯定的。一種方法是使用自適應光學，它利用可變形的鏡子或透鏡來調節光波前，使其與散射介質產生的相位延遲相抵消。但是，自適應光學有一些局限性，比如它只能修正低階的變形（也就是說，只能處理小范圍內的偏折），而且它需要一個參考點（也叫做導星），比如一個已知位置和亮度的點光源或一個熒光標記物，來測量和反饋光波前的變形。如果沒有導星，或者導星太暗或太稀疏，那么自適應光學就無法工作。

另一種方法是使用波前整形，它利用高分辨率的空間光調制器，比如液晶顯示器或微鏡陣列，來對入射光進行精細的調制，使其在通過散射介質后能夠聚焦到一個目標點上。這樣就可以實現高階的變形修正（也就是說，可以處理大范圍內的偏折），而且不需要導星。但是，波前整形也有一些局限性，比如它需要控制入射光的強度和相位（也就是說，需要使用相干光源），而且它需要逐點掃描目標區域（也就是說，需要使用點探測器），而且它不能處理動態的場景和變形（也就是說，需要使用靜態的物體和散射介質）。

那么，有沒有辦法來結合自適應光學和波前整形的優點，并且避免它們的缺點呢？答案是肯定的。這就是本文要介紹的新方法：神經網絡波前整形（NeuWS）。NeuWS是一種掃描無關的波前整形技術，它利用最大似然估計、測量調制和神經網絡信號表示來重建通過強靜態和動態散射介質的衍射極限成像，而不需要導星、稀疏目標、控制照明或專門的圖像傳感器。

NeuWS的工作原理如下。首先，我們使用一個隨機的相位模式來調制入射光，然后用一個普通的相機來拍攝通過散射介質的圖像。這樣，我們就得到了一個包含了物體信息和散射信息的混合圖像。

然后，我們使用一個神經網絡來對混合圖像進行編碼，把它轉換成一個低維的向量。這個向量就是我們的信號表示，它可以有效地壓縮和提取混合圖像中的有用信息。

接著，我們使用一個最大似然估計來優化信號表示，使其能夠最大化目標圖像的質量。這個優化過程就是我們的波前整形過程，它可以找到一個最佳的相位模式，使得入射光在通過散射介質后能夠形成一個清晰的目標圖像。

最后，我們使用一個神經網絡來對信號表示進行解碼，把它轉換成一個高維的圖像。這個圖像就是我們的重建圖像，它可以有效地去除和補償混合圖像中的散射信息。

NeuWS實驗上表現出了卓越的性能。研究人員在不同條件下測試了NeuWS，并與其他方法進行了比較。結果顯示，NeuWS可以實現導星無關、廣視場、高分辨率、衍射極限、通過強靜態和動態散射介質捕獲靜態和動態場景的成像。

NeuWS是一種創新和實用的波前整形技術，它為通過散射介質進行高質量成像提供了一種新穎和有效的解決方案。NeuWS有著廣泛和重要的應用前景，比如空中和空間成像（通過大氣層）、生物成像（通過皮膚和人體組織）和纖維成像（通過纖維束）等。