计算光学成像：重新定义“看”世界的方式
1. 什么是计算光学成像？
传统光学成像的目标是尽可能在传感器上还原一个“完美”的图像，其核心是光学设计和图像质量的物理保真度。
而计算光学成像是一种全新的成像范式。它不再追求光学系统直接生成“完美”的图像，而是将光学设计、传感器捕捉和计算重构三者视为一个统一的整体。
2. 为什么需要计算光学成像？
传统光学成像在物理定律（如衍射极限）和硬件成本（如大光圈镜头）的限制下，遇到了发展瓶颈。计算光学成像旨在突破这些限制：
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突破物理极限：实现超分辨率、超越景深限制、在散射介质中成像等。
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获取更高维信息：不仅记录光强，还能获取光的相位、光谱、偏振、三维深度等信息。
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简化硬件、降低成本：用“软件定义”的方式替代部分复杂且昂贵的光学元件，实现系统的小型化、轻量化和低成本。
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实现新功能：实现传统相机无法实现的功能，如无透镜成像、非视域成像等。
3. 核心原理与技术
计算光学成像的核心是“光学编码”与“计算解码”。
光学编码
通过在光路中引入特定元件，主动地改变光线的传播。常见方式有：
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相位调制：使用衍射光学元件、空间光调制器等改变光波的波前。
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振幅调制：使用编码孔径（一个带有特定图案的掩膜板）来遮挡部分光线。
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光场成像：使用微透镜阵列记录光线的方向和位置信息。
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结构光投射：主动投射已知的光学图案（如条纹）到物体上。
计算解码
根据已知的光学编码模型，建立从观测数据到目标图像的正向模型，然后通过求解逆问题来重构图像。这通常涉及复杂的数学和算法：
4. 关键技术与应用实例
5. 深度学习的角色
深度学习，特别是卷积神经网络，在计算光学成像中扮演了越来越重要的角色：
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端到端系统设计：将光学编码器和计算解码器作为一个整体进行联合优化，让光学部分“学会”生成最有利于后续神经网络处理的编码图像。
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强大的图像先验：CNN通过在海量数据上训练，能够学习到自然图像的强大先验知识，从而在求解逆问题时得到视觉质量更高、更稳健的重构结果。
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替代传统算法：直接用CNN替代复杂的迭代优化算法，大幅提升重构速度，满足实时性要求。
6. 挑战与未来趋势
挑战：
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计算复杂度高：重构算法通常计算量大，对算力要求高。
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系统标定困难：光学编码过程的精确建模和系统标定是保证重构质量的关键，但往往非常复杂。
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病态性问题：逆问题的求解不总是稳定和唯1一的，需要强大的先验信息。
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数据集与泛化性：基于深度学习的方法需要大量数据，且泛化能力有待提高。
未来趋势：
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软硬件协同设计：从芯片级开始，将计算成像思想融入传感器和处理器设计。
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AI驱动的光学：光学元件将成为可编程的“AI硬件”，与算法动态适配。
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高维信息获取：从“成像”走向“感知”，同时获取场景的几何、材质、光谱、偏振等全1方位信息。
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跨尺度与极端成像：应用于微观（生物医学）、宏观（遥感）以及非视域、透过散射介质等极端场景。
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与AR/VR/元宇宙深度融合：提供更真实、更沉浸式的视觉交互体验。
总结
计算光学成像不是简单地用算法“后期处理”图像，而是从根本上改变了成像系统的设计哲学。它通过光学与计算的深度融合，打破了传统成像的诸多枷锁，正在引领一场成像技术的革命，并将深刻影响智能手机、医疗、安防、自动驾驶、工业检测和科学研究等众多领域。它让我们不再只是“记录”光，而是“理解”和“驾驭”光。
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