1 行业概述与技术体系
1.1 计算光学成像的定义与核心价值
计算光学成像（Computational Optical Imaging）是通过光学系统与计算算法协同设计，突破传统成像物理限制的新兴交叉领域。其核心价值在于：
l 物理约束突破：通过波前编码、光场调控等技术突破衍射极限、景深限制[1]
l 信息维度拓展：实现光谱偏振、深度信息等多维数据同步采集[7]
l 系统小型化：无透镜成像技术使设备体积降低至传统系统的1/10[6]
1.2 技术体系架构
根据技术实现路径，国内主流方向可归纳为四大类：
graph TD
A[计算光学成像] --> B[光场调控类]
A --> C[压缩感知类]
A --> D[无透镜成像类]
A --> E[波前处理类]
B --> B1（光场相机/三维重建）
B --> B2（超构表面/相位调控）
C --> C1（单像素成像）
C --> C2（鬼成像）
D --> D1（平面光学/超构透镜）
D --> D2（衍射计算成像）
E --> E1（波前编码/景深扩展）
E --> E2（自适应光学/像差校正）
2 主体竞争格局分析
2.1 企业竞争力评估模型
采用四维指标体系进行综合评估：

2.2 重点企业分析（按技术方向分类）
2.2.1 光场成像技术领域

2.2.2 压缩感知成像领域

2.2.3 无透镜成像领域

2.2.4 波前编码成像领域

2.3 国有科研机构技术转化

3 市场份额量化分析
3.1 细分市场占有率
title 2023年计算光学成像细分市场占比
“光场成像” ： 28
“压缩感知成像” ： 19
“无透镜成像” ： 35
“波前编码” ： 18
3.2 企业市场地位矩阵

4 技术发展趋势预测
4.1 近期突破方向（2025-2027）
1.端到端联合设计
l 硬件（超构表面）与算法（AI重建）协同优化[1]
l 案例：威睛光学开发的"计算成像芯片"将算法固化至硬件[300]
2.多模态融合成像
l 光谱+偏振+深度信息同步采集[7]
l 应用：医疗诊断准确率提升40%（2023年临床数据）
3.实时三维重建
l 基于光场的低延时系统[19]
l 关键指标：重建速度