像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。点云是目标表面特性的海量点集合;根据激光原理得到的点云包括三维坐标和激光反射强度、根据摄影测量原理得到的点云包括三维坐标和颜色信息。点云和深度图在一定条件下是可以相互转化的。双目视觉法:顾名思义,采用两个相机模仿人类的两只眼睛来获得深度信息,从而处理出3D图像。人类的两只眼睛获得的图像是存在差别,这个差别被称为视差。通过视差可以感知深度信息。如上图,双目视觉按照三角法的原理获取三维信息。两个相机和被测物体之间构成一个三角形,已知两个相机的相对位置和被测物体在左右两个相机中的像素坐标。通过计算可以得出物体的三维尺寸和特征点的三维坐标。这一方法 ...
环训练技术背景:全息显示拥有前所未有的直视显示能力,适用于AR/VR应用(对于直视显示,全息支持AR/VR系统无眼镜三维显示模式。二维和三维全息有优化focus cues、vision correction、设备外形尺寸、图像分辨率、亮度、动态图像、eyebox steering capabilities的潜力)。然而,计算机生成全息(computer-generated holography, CGH)的一个主要挑战在于算法运行时间和可获得图像质量之间的权衡,这使得快速合成高质量全息图像在目前来讲还难以实现。除此之外,大多数全息显示的图像质量差,还在于显示的实际光波传输与仿真模型之间存在失配 ...
量优化技术背景:虚拟现实(virtual reality,VR)和增强现实(augmented reality,AR)中的近眼显示要求具有高图像质量,在紧凑的设备外形中支持大视野、聚焦提示(focus cues)以及大小合适的眼盒。全息近眼显示有希望满足这些要求,并在过去的数年里取得了显著的进展。 全息近眼显示不同于传统的近眼显示,它使用相位型空间光调制器(spatial light modulator,SLM)对入射光波整形,目标图像通过干涉的方式形成。用于全息显示的相位型SLM存在衍射效率低的问题。这是由于其有限的像素填充因子、背板架构和其它因素,使得多达20%的入射光可能不会被衍射,从而 ...
和延伸技术背景:荧光成像已广泛应用于医疗实践,随着对光与生物组织相互作用认识的深入以及检测技术成本的下降,荧光成像波长整体上从可见光区域不断红移到近红外(NIR)区域。光在生物介质中传播时的能量损失可归咎于吸收衰减和散射干扰。吸收损耗决定了我们能否捕捉到信号,而散射信号总是降低图像的清晰度。此外,生物组织过度吸收光可能会导致组织损伤。一些生物分子的自发荧光总是与有用信号混合在一起,最终成为拍摄图像的背景。因此,光吸收和散射对荧光图像采集完全有害的根深蒂固的信念促使大多数研究人员追求具有最小光子吸收和散射的完美窗口用于生物成像。基于第二近红外窗口(NIR-II)的生物荧光成像被普遍公认为具有更小 ...
内窥镜技术背景:光学内窥镜广泛用于对人体内部进行成像,从而实现疾病诊断和手术图像引导。此外,光纤显微内窥镜正成为对活体动物进行结构和功能脑成像的极其有价值的工具。此类行为研究需要具有高时空分辨率的工具,在大空间范围上成像,从而捕捉大脑深处的大规模神经活动。当前的一种方法是通过单芯光纤的头端(distal)扫描或使用多芯光纤的近端(proximal)扫描来获取场景的每个图像像素。这种设计通常使用机械扫描仪和微透镜,并以高空间分辨率恢复图像,但视野受扫描仪偏转角的限制。另一种方法为宽场照明,使用多芯光纤或光纤束进行检测,其中纤芯传输场景的图像像素。在这种情况下,由于纤芯之间的串扰和像素化伪影,图像 ...
习算子技术背景:早期的光学计算机被用于做一些线性运算的计算(如傅立叶变换和相关性),并主要应用于模式识别和合成孔径雷达。然而,随着现代超大规模集成技术和高效算法的出现,基于硅电路的数字信号处理变得如此快速和并行,以至于模拟光学计算难以与之匹敌。随后出现的数字光计算将非线性光开关与取代电线的线性光互连(optical interconnections)相结合,并在1980年代得到了热烈追捧。光互连在功耗方面具有优势;然而,在全光实现中,与电子开关相比,光开关的功率低下和大尺寸抵消了这一优势。因此,全光数字计算机还没有竞争力。光学还被用于不基于布尔逻辑(Boolean logic)的非线性计算的实 ...
D全息技术背景:AR/VR、人机交互、教育和培训等领域切实需要具有连续深度感知的三维场景显现。计算生成全息是一种可行的手段,它通过数值模拟衍射和干涉来实现具有高空间-角度分辨率的3D投影。全息将动态光场编码为相位和振幅变化的干涉图案,即全息图。通过选择照明光束,全息图将入射光衍射成原始光场的准确再现。重建的3D场景呈现准确的单目和双目深度线索(depth cues),这是传统的显示手段难以同时实现的。然而,高效、实时地创建逼真的计算机生成全息图(CGH)仍然是计算物理学中尚未解决的挑战。其主要挑战是对连续3D空间中的每个目标点执行菲涅耳衍射模拟所需的巨大算力要求。有效的菲涅耳衍射模拟极具挑战性 ...
维信息技术背景一个光场可以用七维全光函数来表征,。沿所有维度记录光线可揭示输入场景的体积、光谱和时间信息。然而,传统的图像传感器仅测量二维全光函数,大部分信息都未记录,且测量效率低下。测量高维全光函数面临两个主要难题:降维和测量效率。一方面,由于大多数光子探测器是二维(图像传感器)、一维(线传感器)或零维(单像素传感器)的,用低维传感器采集高维全光函数通常需要沿另一个维度进行大量扫描。例如,为了获取全光数据立方体,高光谱成像仪通常在空间域或光谱域中进行扫描,从而导致采集时间延长。相比之下,像映射光谱仪(image mapping spectrometer, IMS)、编码孔径快照光谱成像(co ...
i的增大成像景深的开创性工作所证明的那样,1990年代中期,一小部分研究人员开始发表他们的工作,这些工作已经考虑到协同后端检测处理将光学信息明确编码。这些活动促使本文的作者之一(JNM,第一作者)组织了一个陆军赞助的专题研讨会(第一次会议),以及,随后光学学会的第一次计算成像主题会议。新兴计算成像社区的增长也得益于杜克大学的Daivd Brady教授在1998年和2000年赞助的研讨会。在第一次会议中讨论了如何称呼这种成像方法。第一次使用计算成像这个术语是在JNM为第一作者的文献(“Evolutionary paths in imaging and recent trends” Opt. Ex ...
像或者其它场景的信息。在同等成像能力下,基于计算成像的仪器设备相比传统成像方式,其尺寸、重量、功率和成本都能够按需降低。本综述回顾了正在扩大的计算成像领域,具体章节安排如下:章节2:给出感知和成像的基本信息。从与计算成像密切相关的一些学科中中获得计算成像定义的描述,这些学科包括:遥感、摄影、图像增强和复原。章节3:成像的简单历史。章节4:计算成像的基础,从图像形成的物理机制开始,考虑了检测,后处理,以成像的信息理论观点结束。章节5-7:重点环节,基于为什么要采用计算成像的三个动机介绍了计算成像的种类。章节8:介绍了计算成像当前的优势、不足、未来的机会和威胁。章节9:总结和评论。2、感知、成像和 ...
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