近日，山东师范大学物理与光电学院蔡阳健教授团队在《Laser & Photonics Reviews》(影响因子10.0)发表题为“Deep Learning-Enhanced Underwater Imaging Using Random Lasers Based on Burr-Like Ta2O5/Ag NPs”的研究论文。山东师范大学为第一完成单位，物理与光电学院博士生徐李海良为论文第一作者，硕士生赵晨龙为共同第一作者，修显武副教授、蔡阳健教授、万园博士为通讯作者。

在当前水下探测与海洋观测需求日益增长的背景下，光学成像技术为浑浊水体中的高分辨视觉感知提供了重要手段，然而传统激光照明在强散射环境中易受多重散射干扰并产生严重散斑噪声，导致图像质量严重退化、关键细节难以恢复。为解决这一难题，提出了一种“随机激光–深度学习协同水下成像”的创新方案。该方案通过设计TOAC纳米复合结构实现低空间相干性、低阈值的随机激光照明，从根本上抑制散斑形成，并引入Real-ESRGAN深度学习模型对退化图像进行超分辨率重建，高效恢复原始场景的精细结构，为复杂散射环境下的无散斑、高保真水下视觉提供了可靠技术路径。

相关研究得到了国家自然科学基金重大项目、面上项目、山东省自然科学基金等多项资助。

论文链接：https://doi.org/10.1002/lpor.202501946.