.消色差拓展景深和超分辨成像的光学和图像处理端到端优化技术背景：自然界中动物的视觉系统通常高度适应其生存环境，而人类shi界中数字成像系统在被广泛应用于各种场景的情况下，却被设计成只模拟人眼。尽管这种通用设计在有些场合很成功，但是，我们不禁要问：对于一个特定的任务，什么样的相机设计才是非常好的呢？为了回答这个问题，在过去的二十年里，人们开始探索针对特定领域的计算相机。通过联合设计相机光学和图像处理算法，计算相机能比传统通用成像系统在特定任务上具有更优的性能。计算相机已经在一系列应用中展现出其能力。如拓展景深，超分辨，宽动态范围成像等。当前不足：过往在计算相机上的探索是启发式的，并没有考虑后处理 ...
镜成像技术背景：近几十年来，强度传感器的小型化使得当今的相机在许多领域得到广泛应用。如，医学影像、智能手机、安防、机器人和自动驾驶等。然而，成像器(imager)的尺寸如果能够再小一个数量级，那它将在纳米机器人、体内成像、AR/VR、健康检测等领域激发更多的新应用。虽然确实存在亚微米像素尺寸的图像传感器，但是传统光学限制了成像器的进一步小型化。传统成像系统由一系列校正像差的折射光学元件组成笨重的镜头，是为相机尺寸的下限。还有一个基本的障碍在于镜头焦距难以缩短，因为这会引入更大的色差。基于计算设计的超表面光学(meta-optics)是成像器小型化的可行手段之一。超薄的meta-optics使用 ...
面重建技术背景：非视域(Non-line-of-sight,NLOS)成像可以对视域之外的目标进行成像，其应用遍布遥感、国防、机器人视觉和自动驾驶等领域。通常，使用一个光源(如激光)不直接照射目标场景，而是通过一个中介面将光反射到目标场景上，目标场景将光反射到中介面，再由中介面反射到传感器上。传感器捕捉到由中介面反射回的场景信息，并将它们记录为二维图像(或瞬态)的时间分辨序列，通过计算的方法重建出场景图像。除了基于瞬态的成像外，其它NLOS成像模式还包括基于散斑或非相干强度测量以及被动传感和声学成像技术的成像模式。基于瞬态的 NLOS 成像，其隐藏的NLOS场景通常被渲染为空间的三维反照率体积 ...
层析术技术背景：在时域和频域中编码量子信息已被证明是可扩展量子信息处理的合适替代方案。这些编码使得人们可以访问高维希尔伯特空间，从而对量子信息提取、密码学和通信任务等有增强作用。此外，此类编码仅占用一种单一的空间模式，因此可以与单模光纤网络直接兼容。然而，具有足够高分辨率的可靠时间测量仍然具有挑战性(特别是在通讯波长下)。量子信息技术一般包括量子计算，量子模拟和量子通信三种。在量子计算中，研究人员通常采用量子态或量子过程作为数学语言来描述所属量子系统的特征。认识一个量子系统的量子态和量子过程等价于可以掌握在此系统中进行任何测量的结果。在量子信息科学领域，量子系统表征通常被称为量子层析。压缩策略 ...
经网络技术背景：采用冯-诺依曼架构的现代电子产品的计算能力在本质上受到处理和存储单元之间数据传输速率的限制。如神经形态方法这样的新兴计算架构，通过将逻辑与内存交织在一起，是更有效的计算策略。近年来，光学手段再次被看作为完全或部分取代基于电子的计算机器的有希望的选择。其中，光计算尤其令人感兴趣，因为它每比特所需的能量以及延时都更少。2017 年，麻省理工学院的一组研究人员通过级联多个Mach-Zehnder干涉仪(MZI)在硅芯片上展示了一个突破性的、完全集成的光学神经网络(optical neural network,ONN)。通过计算每个MZI的相应相位，可以将任意矩阵有效地映射到该ONN硬 ...
度学习技术背景：无需明确指令即可快速、高效地学习、组合和分析大量信息的计算机正在成为处理大型数据集的强大工具。“深度学习”算法因其在图像识别、语言翻译、决策问题等方面的实用性而在学术界和工业界引起了极大的兴趣。传统的中央处理单元 (central processing unit,CPU)不是实现这些算法的好选择，学术界和工业界越来越致力于开发针对人工神经网络(artificial neural network, ANN)和深度学习中的应用程序量身定制的新硬件架构。如图形处理单元(graphical processing unit, GPU)、专用集成电路(application-specifi ...
维全息技术背景：AR/VR系统给予用户以前所未有的体验，但是当前AR/VR的光引擎受限于峰值亮度、电源效率、设备外形尺寸、视觉上地聚焦诱导、像差校正能力等因素。全息近眼显示能够解决上述多种问题，并且可以唯一的使用单个空间光调制器(spatial light modulator,SLM)和相干光源，合成三维强度分布。尽管全息的基本原理已经在70多年前就已经被提了出来,但是高质量的全息图获取在21世纪初才实现。使用SLM生成高质量的数字全息图的主要挑战在于计算生成全息(computer generated holography,CGH)的算法。传统的CGH算法依赖于不足以准确描述近眼显示物理光学的 ...
学器件技术背景：光学透视增强现实(optical see-through augmented reality,OST-AR)系统提供前所未有的用户体验，预计将对通信、远程工作、娱乐、医疗保健、教育、模拟和培训等应用产生变革性影响。这些新的用户体验将数字图像无缝叠加在用户周围的物理环境上。在这些系统中，近眼显示器是用户和数字叠加内容之间的主要视觉接口。因此，设计OST-AR显示器以提供视觉上引人注目的结果，同时为不同的用户群体提供舒适的体验至关重要。为此，OST-AR显示器必须能够在目标应用的视场上显示高质量数字图像，具有大视野和高度的颜色和亮度均匀性，同时保持设备轻薄。现有的OST-AR系统不 ...
T成像技术背景：光学相干层析(OCT)在眼科成像中扮演重要的角色，但是使用条件苛刻。OCT的使用彻底改变了用于眼部内科和外科医疗的诊断成像手段。眼科医务人员现在通常使用OCT来检测各种常见的眼部疾病，包括与年龄相关的黄斑变性(macular degeneration)、糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy)、青光眼(glaucoma)和角膜功能障碍(corneal dysfunction)。事实上，自OCT出现以来，它就在定义这些疾病的诊断标准和推动治疗决策方面发挥了重要作用。不幸的是，为此目的而设计的临床 OCT 系统通常是隔离在眼科办公室或大型眼科中心的专用成像室中的 ...
像系统技术背景：光谱图像是三维(3D)数据结构，由在不同波长下测量的同一场景的多个二维(2D)图像组成。光谱图像在医学成像、遥感、国防和监控以及食品质量评估等领域都有应用。跨多个波长的空间信息量是传统扫描采集成像系统的主要挑战之一，为了获得多个高清图像，这些系统需要较长的曝光时间，因此限制了它们在实时应用中的使用.目前，基于压缩感知(CS)的快照光谱成像(spectral imaging,SI)技术通过感知(sensing)编码投影获取的光谱信息，然后计算复原光谱图像，可以大幅降低所需要采集的光谱信息量。在这种情况下，可以从线性系统准确估计光谱图像，其感知矩阵表示随机测量采集。目前已经有数种基 ...
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