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2025China.cn   2023年04月10日

计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域。

它以具体应用任务为准则,通过多维度获取或编码光场信息(如角度、偏振、相位等),为传感器设计远超人眼的感知新范式;同时,结合数学和信号处理知识,深度挖掘光场信息,突破传统光学成像极限。

目前,计算光学成像处于高速发展阶段,已取得许多令人振奋的成果,并在手机摄像、医疗、无人驾驶等领域开始规模化应用。未来,计算光学成像有望进一步颠覆传统成像体系,带来更具创造力和想象力的应用,如无透镜成像、非视域成像等。

趋势解读

传统光学成像建立在几何光学基础上,借鉴于人眼视觉“所见即所得”原理,忽略了诸多光学高维信息。当前传统光学成像在硬件功能、成像性能方面接近物理极限,在众多领域已无法满足应用需求。

例如 ,在手机摄影领域,无法在保证成像效果的同时缩小器件重量和体积,出现令人诟病的“前刘海”和“后浴霸”的情况;在显微成像领域,无法同时满足宽视场和高分辨率的需求;在监控遥感领域,难以在光线较暗、能见度较低的复杂环境中获得清晰图像……

随着传感器、云计算、人工智能等技术的不断演进,新型解决方案逐步浮出水面——计算光学成像。计算光学成像以具体应用任务为准则,通过多维度获取或编码光场信息(如角度、偏振、相位等),为传感器设计远超人眼的感知新范式;同时,结合数学和信号处理知识,深度挖掘光场信息,突破传统光学成像极限。

计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域,早期概念在上个世纪70年代中期才逐步形成。随着信息技术的蓬勃发展,计算光学成像已成为国际研究热点。由于计算光学成像研究内容覆盖范围广,目前还没有一个比较明确的分类方法。

按照计算成像技术所解决的应用问题来分类,可以大致分为以下三类:(1)功能提升:对传统方式无法获取的光学信息,如光场、偏振、相干度等进行成像或测量;(2)性能提升:即提升现有成像技术的性能指标,如空间分辨率、时间分辨率、景深、复杂环境鲁棒性等;(3)简化与智能化:通过单像素、无透镜等特定技术简化成像系统,或者以光速实现特定人工智能任务。

计算光学成像技术现处于高速发展阶段,还需克服非常多挑战:首先,需以传感器为中心重新设计光学系统;其次,由于需要获取多维度光学信息,需引入新型光学器件和光场调控机制,随之而来的是更多的硬件成本和研发/调试时间成本;再次,为了使计算成像硬件和软件有更好协同,则需重新开发算法工具;最后,对算力要求非常高,对应用设备芯片及其适配性提出更高要求。

计算光学成像虽然是一个新兴技术,但已取得了很多令人振奋的研究成果(2014诺贝尔奖——超分辨荧光显微成像、2017年诺贝尔奖——冷冻电镜),并在手机摄像、医疗、监控、工业检测、无人驾驶等领域开始规模化应用。如在手机摄像领域,主流手机厂商均初步融入了计算光学成像思路,从比拼硬件光学,转而追求硬件加算法的协同;目前手机摄像在相当一部分场景的拍摄效果达到、甚至超过一般单反相机。

未来,计算光学成像将进一步颠覆传统成像体系,带来更具创造力和想象力的应用。元成像芯片可实现大范围无像差三维感知,有望彻底解决手机后置摄像头突出的问题。无透镜成像(FlatCam)能够简化传统基于透镜的相机成像系统,进一步减小成像系统体积并有望用于各类可穿戴设备。此外,利用偏振成像技术能够透过可见度不高的介质清晰成像,可实现穿云透雾。还有非视域成像,通过记录并解析光传播的高速过程来对非视域下目标进行有效探测,实现隔墙而视,在反恐侦察、医疗检测等领域具有广泛的应用价值。

专家点评

在过去的十多年来,信息技术的高速发展为光学成像注入了新的生命,计算成像应运而生,悄无声息中颠覆了人类与机器感知世界的方式。从“所见即所得”的一一映射到对高维光场的耦合编码与计算重构,计算成像将光作为信息载体的一部分,模糊了物理世界与数字世界的边界,从而突破了物理约束,见所未见。从此,我们能够捕捉光传播的轨迹,看到千里之外的声音,解析生命活动的奥秘,穿云透雾,洞察秋毫。

从毫厘微末间的细胞病毒,到广袤宇宙中的第一缕光,计算成像将不断开拓人类的认知边界;从无人系统手机摄影,到工业监测安防监控,计算成像将融入人们生活的方方面面,推动数字经济高速发展。

吴嘉敏 清华大学自动化系助理教授

(达摩院)

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