計算光學成像是一個新興多學科交叉領域。
它以具體應用任務為準則，通過多維度獲取或編碼光場信息(如角度、偏振、相位等)，為傳感器設計遠超人眼的感知新范式;同時，結合數學和信號處理知識，深度挖掘光場信息，突破傳統光學成像極限。
目前，計算光學成像處于高速發展階段，已取得許多令人振奮的成果，并在手機攝像、醫療、無人駕駛等領域開始規?；瘧?。未來，計算光學成像有望進一步顛覆傳統成像體系，帶來更具創造力和想象力的應用，如無透鏡成像、非視域成像等。
趨勢解讀
傳統光學成像建立在幾何光學基礎上，借鑒于人眼視覺“所見即所得”原理，忽略了諸多光學高維信息。當前傳統光學成像在硬件功能、成像性能方面接近物理極限，在眾多領域已無法滿足應用需求。
例如 ，在手機攝影領域，無法在保證成像效果的同時縮小器件重量和體積，出現令人詬病的“前劉?！焙汀昂笤“浴钡那闆r;在顯微成像領域，無法同時滿足寬視場和高分辨率的需求;在監控遙感領域，難以在光線較暗、能見度較低的復雜環境中獲得清晰圖像……
隨著傳感器、云計算、人工智能等技術的不斷演進，新型解決方案逐步浮出水面——計算光學成像。計算光學成像以具體應用任務為準則，通過多維度獲取或編碼光場信息(如角度、偏振、相位等)，為傳感器設計遠超人眼的感知新范式;同時，結合數學和信號處理知識，深度挖掘光場信息，突破傳統光學成像極限。
計算光學成像是一個新興多學科交叉領域,早期概念在上個世紀70年代中期才逐步形成。隨著信息技術的蓬勃發展，計算光學成像已成為國際研究熱點。由于計算光學成像研究內容覆蓋范圍廣，目前還沒有一個比較明確的分類方法。
按照計算成像技術所解決的應用問題來分類，可以大致分為以下三類：(1)功能提升：對傳統方式無法獲取的光學信息，如光場、偏振、相干度等進行成像或測量;(2)性能提升：即提升現有成像技術的性能指標，如空間分辨率、時間分辨率、景深、復雜環境魯棒性等;(3)簡化與智能化：通過單像素、無透鏡等特定技術簡化成像系統，或者以光速實現特定人工智能任務。
計算光學成像技術現處于高速發展階段，還需克服非常多挑戰：首先，需以傳感器為中心重新設計光學系統;其次，由于需要獲取多維度光學信息，需引入新型光學器件和光場調控機制，隨之而來的是更多的硬件成本和研發/調試時間成本;再次，為了使計算成像硬件和軟件有更好協同，則需重新開發算法工具;最后，對算力要求非常高，對應用設備芯片及其適配性提出更高要求。
計算光學成像雖然是一個新興技術，但已取得了很多令人振奮的研究成果(2014諾貝爾獎——超分辨熒光顯微成像、2017年諾貝爾獎——冷凍電鏡)，并在手機攝像、醫療、監控、工業檢測、無人駕駛等領域開始規?；瘧?。如在手機攝像領域，主流手機廠商均初步融入了計算光學成像思路，從比拼硬件光學，轉而追求硬件加算法的協同;目前手機攝像在相當一部分場景的拍攝效果達到、甚至超過一般單反相機。
未來，計算光學成像將進一步顛覆傳統成像體系，帶來更具創造力和想象力的應用。元成像芯片可實現大范圍無像差三維感知，有望徹底解決手機后置攝像頭突出的問題。無透鏡成像(FlatCam)能夠簡化傳統基于透鏡的相機成像系統，進一步減小成像系統體積并有望用于各類可穿戴設備。此外，利用偏振成像技術能夠透過可見度不高的介質清晰成像，可實現穿云透霧。還有非視域成像，通過記錄并解析光傳播的高速過程來對非視域下目標進行有效探測，實現隔墻而視，在反恐偵察、醫療檢測等領域具有廣泛的應用價值。
專家點評
在過去的十多年來，信息技術的高速發展為光學成像注入了新的生命，計算成像應運而生，悄無聲息中顛覆了人類與機器感知世界的方式。從“所見即所得”的一一映射到對高維光場的耦合編碼與計算重構，計算成像將光作為信息載體的一部分，模糊了物理世界與數字世界的邊界，從而突破了物理約束，見所未見。從此，我們能夠捕捉光傳播的軌跡，看到千里之外的聲音，解析生命活動的奧秘，穿云透霧，洞察秋毫。
從毫厘微末間的細胞病毒，到廣袤宇宙中的第一縷光，計算成像將不斷開拓人類的認知邊界;從無人系統手機攝影，到工業監測安防監控，計算成像將融入人們生活的方方面面，推動數字經濟高速發展。
吳嘉敏 清華大學自動化系助理教授
（達摩院）
