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1、162016.8传统光学系统和计算成像光学系统成像过程图探测器探测器传统成像 系统图像输出（b）计算成像光学系统成像过程（a）传统光学系统成像过程计算机计算成像 系统图像输出经过计算成像处理的清晰图片还记得电影 “速度与激情7” 里的天眼系统吗？无论你走在哪里，“天眼系统”都能快速将你定位并找出。这种“天眼”系统将目前科技大热的大数据、人脸识别、全球实时追踪完美融合为一体，在现实中虽然不能完全实现，但是已经在局部地区、部分技术上获得实现。近年来全国各地区普遍实施了天网工程，以期来实现人脸识别，车牌调取或者获取行车线路等。但是现实中就车牌自动识别来说还存在诸多困难，夜晚光线暗、车辆速度快、相机镜
2、头脏等因素都会使得图片模糊，无法辨识车牌号码。而人脸自动识别也存在这样的问题。因为这些技术均是基于传统的成像技术，传统的光学成像只能捕获到光辐射在二维平面上的投影强度，而丢失了其他维度的光学信息。这种“所见即所得” 的探测形式一旦受到外界物理环境的影响，成像效果将大打折扣。传统成像只能感知单个像平面的强度信息，其图像的主要性能取决于光学系统的物理指标，而后续的图像数据处理往往只起到锦上添花的作用。若要获得目标的三维形态或光谱特性，则只能采用多次扫描曝光。 扫描的过程往往需要一定的时间周期，因而影响了信息获取的时效性，对于位置、形态或理化属性处于快速变化中的物体无法进行探测。实际上，成像过程本身
3、就可以看作为一系列针对光辐射的数学计算，如相位变换，如果能够获取到光辐射的完整分布，也就可以通过变换和积分等数据处理的手段来计算出所需的图像。不同于传统成像“先采样，后处理”的信号处理方式，计算光学成像是一种“先处理，后采样，再复原”的新型计算成像方法，即将光学系统作为信号处理的一部分。计算光学成像将提高像质的任务转移到计算机，通过图像算法重构清晰图像，不仅克服了传统成像在原理上的某些局限性，同时也降低了成像能力对于物理器件性能的依赖性，这将会大大简化光学系统的复杂度。这与我们常见的 PS 技术不同，PS 技术是有目的的图片修复，在人眼无法辨别的情况下，PS 技术也只能望洋兴叹。计算光学成像还
4、派生出很多新技术，比如光圈景深联合拓展（Extension of Iris and Depth of Field，EIDOF）技术。EIDOF 技术改变了传统的光学设计思路，能解决大光圈和大景深同时实现的矛盾。同时，计算光学成像还派生出色彩高保真技术、相位编码技术和全息编码技术。可以预期这项技术一旦应用在手机上，就能满足随时随地在任何光线下拍摄，简约、写实、唯美、浪漫还是小清新各种风格都可以信手拈来。其应用领域也绝不仅限于拍照那些事儿，在二位码扫面、虹膜识别、显微成像、超分辨图像重构等领域都有广泛的应用。计算光学成像已经成为光学成像前沿研究的热点之一，想要进一步了解这些新型炫酷的技术，推荐大家阅读 Ramesh Raskar 和 Jack Tumblin 的英文原著Computational Photograghy，同时中国激光在2016年第6期推出了“计算光学成像”专题栏目。成像新世界：计算成像技术 中国激光编辑部
