基于低复杂度光学系统的计算成像技术研究

With ever increasing requirements in high resolution, light weight and compactness in imaging systems, it is more and more challenging to design and implement optical systems with traditional methods. We propose a new method in this project that can shift the design burden from optics to computational algorithms, such that high quality images can be still acquired jointly by low-complexity optical elements along with specifically-designed image reconstruction algorithms. The goal is to investigate new image deconvolution algorithms that can mitigate optical aberrations. We develop new high-efficiency algorithms for Point Spread Function (PSF) estimation based on random patterns and for inverse problems. Finally we investigate joint design method for low-complexity optical systems. We validate our method by implementing a computational imaging system with simple optics. The proposed method is able to overcome the joint-design challenge in computational imaging, and help to support future study in simplifying optical systems with large apertures, bulky volumes and heavy weight.

针对传统的光学系统设计和实现方法无法满足人们日益增强的对高分辨率、轻小型、紧凑化需求的问题，本项目提出一种利用计算算法转移光学系统硬件设计难度的计算成像系统设计方法，能够实现仅通过少量简单光学元件配合相应图像重建算法即可获得高质量图像的功能。主要研究能够数字校正光学像差的多通道约束的图像重建方法，研究其中涉及的基于特殊噪声图案的点扩散函数估计方法，以及高效的求解逆问题的算法，进而据此研究低复杂度的光学硬件系统设计方法。通过研制简单光学计算成像系统原理样机，攻克光学系统与计算算法相结合和的联合设计难题，实现低复杂度光学系统的高质量成像，为简化传统大口径、大体积、大重量的光学系统设计和研制问题提供理论与实验支撑。

针对传统的光学系统设计和实现方法无法满足人们日益增强的对高分辨率、轻小型、紧凑化需求的问题，本项目提出一种利用计算算法转移光学系统硬件设计难度的计算成像系统设计方法，能够实现仅通过少量简单光学元件配合相应图像重建算法即可获得高质量图像的功能。主要研究能够数字校正光学像差的多通道约束的图像重建方法，研究其中涉及的基于特殊噪声图案的点扩散函数估计方法，以及高效的求解逆问题的算法，进而据此研究低复杂度的光学硬件系统设计方法。通过研制简单光学计算成像系统原理样机，攻克光学系统与计算算法相结合和的联合设计难题，实现低复杂度光学系统的高质量成像，为简化传统大口径、大体积、大重量的光学系统设计和研制问题提供理论与实验支撑。创新提出的基于色差先验的数字校正算法、自适应光谱可变点扩散函数（PSF）盲解卷积校正算法，以及相匹配的“单波长设计、宽谱段成像”设计方法，成功验证了利用计算算法优化光学系统设计的可行性，有效解决了光学系统简化与高质量成像的矛盾难题，是计算光学的一次重要突破。上述研究成果，为光学相机的轻小型化提供了独特的解决方案，研制完成的低复杂度高分辨率光学遥感相机，已应用于我国重大航天工程。