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2025-02-24
目录
计算光学成像简介
几何光学
波动光学
光量子模型
计算光学成像面临的挑战
计算光学成像未来趋势
参考文献
计算光学成像突破传统光学成像极限，将带来更具创造力和想象力的应用。[1]
计算光学成像是一个新兴多学科交叉领域。它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。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。[1]
来源：达摩院-计算光学成像技术分类
计算光学成像作为一种使用计算机算法来重建成像数据的技术。它可以用来提高图像质量，去除噪声，增加对比度，以及在成像条件受限的情况下获得更高的分辨率。
目前计算光学成像可以应用在多种领域，如医疗成像，光学显微镜成像，卫星遥感，激光成像等等。例如，在医疗成像中，计算光学成像可以用来重建CT和MRI扫描数据，提高图像质量并减少曝露时间。在光学显微镜成像中，计算光学成像可以用来提高分辨率并去除噪声。
计算光学成像的算法包括卷积神经网络（CNN），最大似然估计，压缩感知等。
计算光学成像技术有很多种不同的算法，每种算法都有其优点和局限性。例如，基于最大似然估计的算法通常具有较高的精度，但计算复杂度较高，需要大量的计算资源。而基于压缩感知的算法则具有较低的计算复杂度，但精度可能略低。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的算法在计算光学成像中越来越受欢迎，因为它可以在保持高精度的同时具有较低的计算复杂度。这些算法通过学习成像数据中的模式来重建图像，并且能够在处理大量数据时保持高效。
计算光学成像是一个广泛的研究领域,其算法可以用来提高成像质量,提高分辨率,去除噪声,等等，还在不断发展中。
几何光学是指利用光学原理来设计成像系统并重建图像的技术。这些技术包括：
光学成像模型：这些模型描述了光在成像系统中的传播过程，可以用来重建图像。
光学成像优化：这些算法可以用来优化成像系统的性能，例如最大化分辨率或最小化噪声。
光学成像约束：这些约束可以用来限制重建图像的形式，例如限制对比度或去除噪声。
光学成像重建：这些算法可以用来重建图像，例如通过最大似然估计或压缩感知。
几何光学技术在计算光学成像中非常重要，能帮助设计出高质量的成像系统，并且对图像进行高质量的重建。
计算光学成像中的波动光学技术是指利用光的波动性质来提高成像系统的性能的技术。这些技术包括：
非局域成像：利用光的干涉和相干性质来提高成像分辨率的技术。
成像相干增强：利用光的相干性质来提高成像对比度的技术。
光学成像量子干涉：利用量子干涉原理来提高成像分辨率的技术。
超分辨成像：利用光的波动性质来实现超过成像系统限制分辨率的技术。
波动光学技术可以显著提高成像系统的性能，提高分辨率，增加对比度，减少噪声等。但是，这些技术往往需要高级技术和高质量的设备来实现。
计算光学成像中的光量子模型是指利用量子力学原理来描述光在成像系统中的传播和成像过程的模型。这些模型通常基于量子干涉和量子相干原理。
1.量子干涉模型: 量子干涉模型通过描述光在成像系统中的干涉过程来重建图像。
2.量子相干模型：量子相干模型通过描述光在成像系统中的相干过程来重建图像。
这些模型可以更精确地描述光在成像系统中的传播和成像过程,能更好的重建图像。但是，这些模型通常需要高级的量子力学知识和高级计算能力来实现。
计算光学成像面临着许多挑战，其中一些主要有：
高计算复杂度：计算光学成像算法通常需要大量的计算资源，特别是对于大型图像和高分辨率成像。
缺少大量的训练数据：很多计算光学成像算法需要大量的训练数据来学习成像模式。然而，在某些领域中，如医疗成像，可用的训练数据可能有限。
数据噪声：成像数据通常具有噪声，这可能会影响重建图像的质量。
高维度问题：成像数据通常具有高维度，这可能会增加算法的计算复杂度。
物理和统计限制：成像数据面临着物理和统计限制。例如，成像系统可能有限制分辨率和对比度，成像数据可能受到噪声和背景干扰的影响。这些限制可能会导致重建图像的困难。
模型限制：计算光学成像算法通常基于某些假设，如线性模型和高斯噪声假设。然而，实际数据可能与这些假设不吻合，这可能会导致重建图像的困难。
硬件限制： 由于成像系统的硬件限制，如图像传感器的噪声和分辨率限制，成像系统性能可能受到限制。
数据隐私和安全性：在医疗成像和其他敏感领域，数据隐私和安全性是一个重要的问题。成像数据可能包含敏感信息，如个人身份信息和健康信息。因此，在进行计算光学成像时，需要考虑如何保护数据隐私和安全。
计算光学成像是一个具有挑战性的研究领域，需要在数学和物理学，计算机科学和工程学的知识上结合起来。在解决这些挑战的同时，计算光学成像技术可以带来巨大的科学和社会价值。
计算光学成像是一个快速发展的领域，预计未来将出现以下趋势：
深度学习和人工智能：深度学习和人工智能技术将在计算光学成像中发挥越来越重要的作用，用于图像分类，重建和去噪。
高分辨率和高对比度成像：随着技术的发展，成像系统将能够提供更高的分辨率和对比度的成像。
非侵入性成像：计算光学成像技术将被用于开发非侵入性成像方法，如光学非侵入性成像和光学断层成像。
医疗成像和生物成像：计算光学成像技术将在医疗成像和生物成像领域得到广泛应用。
虚拟现实和增强现实：计算光学成像技术将被用于开发虚拟现实和增强现实应用。
量子光学成像：量子光学成像技术将在未来发挥越来越重要的作用，用于提高成像系统的性能。
多模态成像： 多模态成像是将多种成像技术结合起来进行成像，能够更好的描述目标物体的结构和功能。这种成像方法有望在医疗成像和生物成像领域获得广泛应用。
大数据和云计算： 随着成像数据量的增加，大数据和云计算技术将在计算光学成像中发挥越来越重要的作用，用于存储和处理大量数据。
光学纳米成像：随着纳米科技的发展，光学纳米成像技术将能够提供高分辨率和高对比度的成像，用于研究微小物体的结构和功能。
生物成像与光子学技术：生物成像将结合光子学技术，如光学超分辨成像和光学非侵入性成像，来提高成像质量，实现更高的分辨率和对比度。
生物医学工程与光学成像：生物医学工程将与光学成像技术结合起来，开发新型医疗器械和治疗方法。
光学成像与机器学习：机器学习将与光学成像技术结合起来，用于图像分类，重建和去噪，提高成像质量和效率。
光学成像与物联网：光学成像技术将与物联网技术结合起来，实现远程监测和远程医疗。
光学成像与移动医疗：光学成像技术将与移动医疗技术结合起来，实现现场诊断和远程医疗。
这些趋势表明，计算光学成像将在解决科学和工程问题方面发挥重要作用，并在医疗和生物领域获得广泛应用。同时还将与其它领域结合起来，如机器学习，物联网，移动医疗等，实现更好的成像质量和效率。
[1] 達摩院2023十大科技趋势
[2] 左超, 冯世杰, 张翔宇, 韩静, & 陈钱. (2020). 深度学习下的计算成像:现状、挑战与未来. 光学学报, 40(1).
