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  • 专家谈计算光学成像

    作者:邵晓鹏 来源:西电科大光电成像工程中心 时间:2023-02-15 10:29 阅读:3001 [投稿]
    计算光学成像是下一代光电成像技术,是光电成像技术步入信息时代的必然产物,其本质是光场信息的获取和解译,是在几何光学成像的基础上有机引入物理光学信息,以信息传递为准则,通过信息获取更高维度的信息。

    计算光学成像是下一代光电成像技术,是光电成像技术步入信息时代的必然产物,其本质是光场信息的获取和解译,是在几何光学成像的基础上有机引入物理光学信息,以信息传递为准则,通过信息获取更高维度的信息。计算光学可以理解为信息编码的光学成像方法。

    什么是计算光学成像?

    光电成像的本质是光场信息的获取与解译,这里的光场是指光的强度、偏振、光谱、相位等物理量在空间中的分布,与光场相机描述的那个光场不同,那是一个纯几何光学描述的强度分布信息。

    传统光电成像是建立在几何光学的基础上,光场信息的获取是记录了二维的空间面上光强度分布,与人眼视觉相似,所见即所得,一般没有光场解译的过程。但是,我们应该能意识到,进入到成像系统的信息实际上多于我们所见的图像,这也就意味着有部分信息其实是可以进行解译的。


    计算光学成像本质上是下一代光电成像技术,是光电成像技术在信息时代发展的必然。我们可以做如下定义:计算光学成像在传统几何光学的基础上,有机融入了物理光学的信息,如偏振、相位、轨道角动量等物理量,以信息传递为准则,多维度获取光场信息,并结合数学和信号处理知识,深度挖掘光场信息,通过物理过程解译获取更高维度的信息。

    为什么叫计算成像?计算光学成像最早的叫法是“Computational Photography”,是由Computer Science的学者命名的,中文多翻译为“计算摄影”,包括“光场相机”,都不是光学专家提的。在这里,我们要感谢计算机信息领域的学者,他们走在光学的学者前面。随着压缩感知和计算成像技术的快速发展,更多的光学专家也开始关注在传统的光电成像中加入光学编码,然后进行解码,从而获得景深等信息,他们认为成像就是“Imaging”,所以,更多人开始接受以“Computational Imaging”替代“Computational Photography”。实际上,这是一回事。逐渐地,越来越多不同领域的科学家开始从不同的视角去看计算成像,于是,从事计算成像的人越来越多,成为了研究热点。

    特别要注意,“计算成像”这个词是由Computer Science的研究人员最先提出来的,这里的“计算”不仅仅是信号处理的计算,其实我们应该理解为“编解码”(Coding/Decoding),光学的编码有很多种方式:孔径编码、波前编码、探测器编码等等,所以,计算光学成像可以理解为信息编码的光学成像方法。

    我们通常指的计算成像,其实就是计算光学成像。

    为何要发展计算成像?

    几何光学给我们带来了很大的便利,系统简单易用,工业化体系完备;但是,我们也看到了几何光学存在的物理限制,在测距、视觉测量等方面受限因素颇多,一般能达到的精度为10^-2至10^-3数量级,难以实现10^-5到10^-6这样数量级精度的跨越。我们知道,激光测距可以达到10^-6这样数量级的精度,原因就是在模型中进入了相位测量,属于典型的物理光学应用。

    那么,如果能将物理光学引入到成像模型中,通过信息编码/解译获得超越几何光学成像的极限,这便是计算成像。我们期望计算成像技术能够突破传统光电成像的极限,通过信息赋能方式,步入信息时代。

    我在很多次报告和文章中提到,光学成像朝着“更高、更远、更广、更小、更强”发展,即更高的分辨率、更远的作用距离、更广的视场、更小的光学成像体系、更强的环境适应性。具体的,可以查阅“计算成像技术与应用最新进展”和“计算成像内涵与体系”等论文,在此不赘述。

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