计算光学成像：突破传统，引领未来的成像技术

    在人类感知客观世界的过程中，视觉占据着至关重要的地位，约有90%的信息来源于此。而光学成像技术的不断发展，极大地拓展了人类的视觉能力，从宏观的宇宙天体观测到微观的分子结构探索，都离不开先进的光学成像手段。其中，计算光学成像作为光学成像与多学科交叉的新兴研究方向，正逐渐展现出其独特的优势和广阔的应用前景。

    计算光学成像，并非只是简单地将“计算”与光学成像相结合，而是把“计算”融入到光学图像形成过程的一个或多个环节。它打破了传统光学成像“先成像，后处理”的模式，通过对系统的物面、光瞳面和像面（或其共轭面）上的光场进行编码调制，如编码照明、编码孔径、编码像感等，实现了前端成像元件与后端数据处理的相辅相成。在硬件方面，这些编码可以通过专门制作的编码板，如微透镜阵列、微偏振片阵列，或者更灵活的可编程控制的空间光调制器，如DMD、LCOS、MEMS、LED阵列来实现，甚至能利用光波本身的物理属性，如衍射、相干叠加等。这使得计算光学成像系统的设计需要综合考虑光学和算法两个方面，进行联合优化，以满足具体的成像任务需求，而这与传统的数字图像处理技术有着本质的区别，后者仅对传统光学成像系统获取到的图像进行后处理以获得更好的视觉效果。

    计算光学成像技术具有诸多显著优势。首先，在成像要素方面，它能够根据具体任务扩展对光场的成像能力，包括对相位/传播方向、相空间、偏振态、光谱、时间等参量进行成像，从而获取更丰富、更全面的光学信息。其次，在成像性能上，它可以实现分辨率、视场、景深和动态范围的提升，突破传统成像技术在这些方面的限制。例如，在一些对成像分辨率要求极高的领域，如医学成像、材料科学研究等，计算光学成像能够提供更清晰、更细致的图像，有助于科研人员和医生进行更准确的分析和诊断。再者，它还能简化成像系统，通过去除传统成像系统中复杂且笨重的透镜等元件，不仅降低了系统的成本和体积，还提高了系统的稳定性和可靠性，这对于推动成像技术在便携式设备、嵌入式系统等领域的应用具有重要意义。此外，即使在低光照、强散射、存在遮挡物等传统光学成像技术难以应对的恶劣环境中，计算光学成像也能凭借其独特的编码和解码方式，有效地获取目标物体的信息，获得出色的成像效果。例如，在雾霾天气下的户外成像、透过生物组织的成像等场景中，计算光学成像都有着广阔的应用前景。

    然而，计算光学成像技术的实现也面临着一些挑战。由于编码的引入，像感器探测的结果往往不是“所见即所得”的直观图像，而是经过“编码”后的光强分布，因此需要使用适当的数学算法来“计算重建”场景/物体的图像。这就涉及到对逆问题的求解，而逆问题往往是病态的，即存在信息丢失，导致解的不唯一性，直接根据探测结果无法唯一确定物体的图像。为了解决这一问题，常见的逆问题求解算法可分为以下四类：
    1.基于模型的方法：

    当成像的模型已知时，可以通过迭代优化的方式，寻找同时满足探测信号约束和物体先验约束的结果。其中，手动设计正则项引入诸如稀疏、平滑、支持域等先验约束，从众多可行解中挑选“最优解”，最小二乘法、压缩感知算法等都属于此类方法。
    2.数据驱动方法：

    当成像的模型难以建立时，可以利用多层神经网络从大量数据中学习丰富的隐式先验信息，然后完成从探测结果到物体图像的映射。这种方法能够解决传统优化算法无法解决的一些极端环境成像问题，如强散射、极弱光等环境，并且具有非迭代、实时成像的特点，但也面临数据获取困难、泛化性及可解释性差等问题。
    3.数据和模型联合驱动的方法：

    当成像的模型已知时，将其融入深度学习算法中，联合使用物理先验和数据先验。例如，将数据预训练网络作为模型驱动优化算法的正则项，包括基于生成网络引入数据分布先验、基于去噪网络对迭代搜索结果进行约束等；也可直接使用模型对数据预训练网络进行微调，兼顾数据驱动方法的时效性和模型驱动优化算法的普适性。这类方法有望解决传统模型驱动与数据驱动方法的瓶颈问题，促进计算光学成像技术的实际应用。
    4.光学神经网络方法：

    此前介绍的重构算法都是对数字信号进行处理，而基于光学重构的方法可直接处理模拟信号。该方法首先通过数字计算获得用于处理模拟信号的光学模型，如光神经网络，然后定制加工实体，再将其置于成像系统中处理光信号，从而获得成像结果。这种方法将图像重构速度提升至光速，且在重构过程不需要使用计算机，具有低功耗的特点。

    下面列举若干典型的计算光学成像技术及其应用：
    1.透过散射介质成像：

    传统成像在成像路径上存在随机散射介质，如云、雾、烟、尘、霾、生物组织等时，会因光波前扰乱而难以成像。而计算光学成像技术为解决这一难题提供了新思路，如通过波前编码、数字全息、散斑的记忆效应、深度学习等方法，实现透过散射介质成像，这在气象观测、生物医学成像等领域具有重要意义。
    2.三维成像：

    我们生活在三维世界中，但传统成像会将场景中不同深度的图像耦合到一幅二维平面图像中，丢失了深度信息。计算光学成像的三维成像技术通过设计主动（如结构光照明、激光雷达等）或被动（如双目视觉、编码孔径）的编码方式，使位于不同深度的物体具有不同的强度响应，从而实现深度信息的获取，在自动驾驶、虚拟现实、遥感等领域有着广泛的应用前景。
    3.多光谱成像：

    物质在不同波段下的响应如同指纹一样，能够很好地表征其属性。传统彩色相机只能获得几个谱段耦合的图像，无法准确获得物质的光谱特征，而传统光谱仪逐点扫描的方式信息获取效率极低。计算光学成像的光谱成像技术通过棱镜分光和孔径编码，对不同波段的信息进行编码，然后利用重构算法解算不同光谱通道的结构信息，能够通过单次曝光就能实现多谱段图像重建，在地质勘探、环境监测、食品安全检测等领域发挥着重要作用。
    4.无透镜成像：

    透镜是传统成像系统中的基本元件，也是导致单反相机笨重且昂贵、手机摄像头凸起的主要原因。无透镜成像技术通过使用非常规“透镜”，如菲涅尔波带片、优化设计的透明薄片等，结合重构算法，实现（逼近）复杂透镜组方能实现的成像效果，对于实现商业产品的轻薄化具有重要意义，有望在未来的智能手机、可穿戴设备等领域得到广泛应用。
    5.单像素成像：

    传统成像使用千万像素的面阵像感器对光场强度进行采样，为保证成像质量往往需要较高的光照度，且在一些特殊波段受工艺限制。单像素成像技术仅使用单个像素的探测器，通过对光场进行编码和多次测量，再利用重构算法恢复出物体的图像，在低光环境、特殊波段成像以及对成像分辨率要求不高但对成本和功耗要求严格的场景中具有应用潜力。

    随着科技的不断进步，计算光学成像技术正处于高速发展阶段。它已在手机摄像、医疗、无人驾驶等领域开始规模化应用，并取得了许多令人振奋的研究成果。例如，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，从单纯比拼硬件光学，转而追求硬件加算法的协同，使得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（Flat Cam）能够进一步简化传统基于透镜的相机成像系统，减小成像系统体积并用于各类可穿戴设备；利用偏振成像技术能够透过可见度不高的介质清晰成像，实现穿云透雾；非视域成像能够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。

    计算光学成像技术作为光学成像领域的新兴力量，以其独特的技术优势和广阔的应用前景，为我们打开了一扇通往更先进、更智能成像世界的大门。尽管目前还面临一些挑战，但随着研究的不断深入和技术的持续创新，欧光科技相信它将在未来为人类的生活和科技的发展带来更多的惊喜和突破。如果大家还有更多关于光学设备相关的问题，欢迎留言或者电话咨询！