【摘 要】
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传统成像技术通常仅记录电磁波某一维度的信息,若想在此基础上提升系统性能,必然会导致关键维度信息的丢失,典型的传统成像技术包括利用时间换取光谱分辨率的光谱相机,利用空间分辨率提升角度分辨率的光场相机等。本文提出一种基于双折射现象的大景深光场相机,可在不牺牲空间分辨率与彩色信息的前提下有效扩展景深。本文的创新之处主要分以下三点:1、使用新型光子纳米学材料(meta-surface)制备双折射微透镜阵列
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传统成像技术通常仅记录电磁波某一维度的信息,若想在此基础上提升系统性能,必然会导致关键维度信息的丢失,典型的传统成像技术包括利用时间换取光谱分辨率的光谱相机,利用空间分辨率提升角度分辨率的光场相机等。本文提出一种基于双折射现象的大景深光场相机,可在不牺牲空间分辨率与彩色信息的前提下有效扩展景深。本文的创新之处主要分以下三点:1、使用新型光子纳米学材料(meta-surface)制备双折射微透镜阵列采集光场信息,该材料具有极高的可塑性,可以控制纳米量级的材料结构,从而精确调控振幅、相位、偏振等多维度光场信息。2、使用偏振与光谱维度增加系统景深。与传统成像方法相比,本方法一方面有效复用了偏振维度信息,在扩展景深的同时减少了空间分辨率的消耗;另一方面利用了光谱维度的稀疏性,突破采样频率极限,在复用光谱信息的同时保留了足够的彩色信息。本文有效利用了当前新型光学编码器件赋予的高维信息耦合能力,近乎以无损的方式完成了信息的耦合提取。3、使用基于学习的解耦重建方法。与传统重建算法相比,基于学习的重建算法更加贴近自然图像的特征分布,避免了人工先验的局限性。具体的,本文使用多尺度全卷积神经网络作为解耦模型,使用实际标定的系统点扩散函数(PSF)生成训练数据集,并利用系统模型增强数据集,从而精确模拟成像过程,提高重建效果。本文设计并制备了基于meta-surface材料的双折射大景深光场相机,该系统在不牺牲空间分辨率与彩色信息的前提下有效扩展了系统景深,是meta-surface与计算成像这一交叉领域的一次成功实践。
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