引言

2023年1月11日，会员企业达摩院从产业的角度，公布了2023年十大科技趋势，这些技术是引导与支撑我国科技和产业发展的技术趋势。目前这些技术在产业链上下游形成强大生态的应用体系，且已经工程化落地，有望近期实现规模化商用。

其中，被列入“达摩院十大科技趋势之一”的计算光学成像技术，正逐渐被应用于生命科学、工业探测、国家安全、无人系统和虚拟现实/增强现实等领域，具有重要的学术研究价值和广阔的产业应用前景。我们来了解一下计算光学成像技术、计算光学成像是如何突破传统光学成像极限、及其发展趋势如何。

1、何为计算光学成像？

光学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。光学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。

传统光学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。传统光学成像是为了获得可满足人眼或者机器视觉要求的图像，所以在进行图像采集时就需要保证获取高质量的图像数据。而实际操作中由于种种原因，成像效果往往达不到理想预期，所以通常还需要借助于数字图像处理技术对采集图像进行进一步加工。从学术级的Matlab、ImageJ，到专业级的Adobe Photoshop，乃至大众都在使用的“美图秀秀”，都属于典型的数字图像处理软件的范畴。在此过程中，光学成像过程与数字图像处理是独立且串行的关系，算法被认为是后处理过程，并不纳入成像系统设计的考虑之中。这即决定了传统成像技术无法从根本上通过图像处理技术来挖掘出更多场景的本质信息。简言之，如果成像前端所获取的图像数据缺失或者质量不理想(如严重离焦、噪声污染)，后端仅依靠图像处理技术很难加以弥补。

传统光学成像系统的成像过程

计算光学成像与传统光学成像系统“先成像，后处理”的成像方式截然不同，计算光学成像采用的是“先调制，再拍摄，最后解调”的成像方式。其将光学系统(照明、光学器件、光探测器)与数字图像处理算法作为一个整体考虑，并在设计时一同进行综合优化。前端成像元件与后端数据处理二者相辅相成，构成一种“混合光学—数字计算成像系统”，如图所示。不同于传统光学成像的“所见即所得”，计算光学成像通过对照明与成像系统人为引入可控的编码或者“扭曲”，如结构照明、孔径编码、附加光学传函、子孔径分割、探测器可控位移等并作为先验知识，目的是将物体或者场景更多的本质信息调制到传感器所能拍摄到的原始图像信号中。在解调阶段，基于几何光学、波动光学等理论基础上通过对场景目标经光学系统成像再到探测器这一完整图像生成过程建立精确的正向数学模型，再经求解该正向成像模型的“逆问题”，计算重构的方式来获得场景目标的高质量的图像或者所感兴趣的其它物理信息。正如其名，“计算成像”中的图像并不是直接拍摄到的，而是计算出来的。它并不是光学成像和数字图像处理的简单补充，而是前端(物理域)的光学调控与后端(数字域)信息处理的有机结合。这种新型的成像方式将有望突破传统光学成像技术对光学系统以及探测器制造工艺、工作条件、功耗成本等因素的限制，使其在功能(相位、光谱、偏振、光场、相干度、折射率、三维形貌、景深延拓，模糊复原，数字重聚焦，改变观测视角)、性能(空间分辨、时间分辨、光谱分辨、信息维度与探测灵敏度)、可靠性、可维护性等方面获得显著提高，有助于实现成像设备的高性能、微型化、智能化。

计算光学成像系统的成像过程

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研究成果，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。

2、为何发展计算光学成像？

传统光学成像是建立在几何光学基础上的，虽然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，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，原因就是在模型中引入了相位测量，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，这便是计算光学成像。我们期望计算光学成像技术能够突破传统几何光学成像的极限，通过信息赋能方式，步入信息时代。

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、人工智能等新一代信息技术的不断演进，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。

计算光学成像系统

3、计算光学成像的分类？

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，但已取得了很多令人振奋的研究成果。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，研究内容比较发散，目前还没有一个比较明确的分类方法。按照采用计算成像技术的“目的与动机”或者说计算成像技术所带来的成效来将这些技术进行细分。一般而言，计算光学成像均是为了从不同的角度和采用不同的方法来解决下面三方面的问题：功能提升、性能提升、成像系统简化与智能化。

（1）功能提升：即赋予成像系统传统成像技术所无法实现的功能，如对相位、光谱、偏振、光场、相干度、折射率、三维形貌等进行成像或测量。如：偏振成像技术通过对光波变化前后的偏振态进行分析，可以提取出物质的偏振特征信息如偏振度、偏振方位角、偏振椭率和旋转的方向，有助于提高目标探测和地物识别的准确度。

大气散射模型与偏振成像前后效果对比

（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；如：单光子成像，其指的是使用单光子计数相机接收回波光子并对目标场景进行成像，具有皮秒级的时间分辨能力，有效提高了激光雷达系统的距离分辨精度。

（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。如：“无透镜显微成像”即摒弃所有光学透镜，将样品直接置于传感器上进行成像的新概念显微成像技术。其是实现显微设备小型化、低廉化的关键途径，可有效减小系统体积并提高成像分辨率。

计算光学成像技术分类

4、专家评论

清华大学自动化系吴嘉敏教授评论：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。

西安电子科技大学邵晓鹏教授评论：未来，我们的光电成像将以全新的方式出现，在以传统几何光学为基础的成像中，引入了物理光学的元素，被动的光电成像系统中也将会有距离信息、方位信息，离焦、运动模糊等现象将不复存在，宽谱非相干的合成孔径成为现实，多个相机的排列可以合成大口径实现高分辨率成像，单个相机的凝视成像也能超分辨率，光电成像可以由计算实现自适应环境，抵御恶劣环境对成像的影响。同时，计算光学成像也是革命性的，传统光学成像是建立在稳定约束条件下的，而计算光学成像则引入了非稳态元素，这将引起传统光学制造、检测工业的革命，评价方法、测量方法、计量手段都将发生新的变化。

（文章来源于达摩院，如有侵权，请联系删文）