行業視角｜同濟大學在衍射光學元件實現輕薄計算成像取得進展

博頓導讀

光學成像系統已廣泛地應用於我們生活的各個方面，從安防監控到自動駕駛，從手機攝影到最近的疫情防控，光學成像系統都是其中的核心部件。近日，光學領域頂級期刊《Optica》發表了相關文章，該項目由同濟大學和史丹福大學共同合作，同濟大學頓雄博士為第一作者，文章展示了在衍射光學元件實現輕薄計算成像取得進展。

當前光學成像系統都基於折射光學元件構建，為了實現高性能成像，通常需要複雜的光學鏡頭，導致系統長度長、重量重。例如目前手機相機的光學鏡頭，因其長度難以縮小而凸出於手機後殼。衍射光學元件（DOE）具有的平面化、輕薄、軸外像差小等特性，與先進的計算成像技術相結合，有望實現平面化成像系統，在保證成像性能的情況下，顯著地縮小系統的長度和重量。

圖1.傳統光學系統和基於衍射光學元件的平面化光學系統

為了衍射光學元件與計算成像高效結合，實現輕薄高性能成像系統，將衍射光學元件和圖像處理算法端到端協同設計必不可少。但目前還無法實現端到端協同設計實用化尺寸的衍射光學元件。主要原因在於端到端設計框架內存資源消耗極大，例如設計31個波長，口徑8mm的DOE，其內存需求高達20GB，遠超目前商用GPU顯存大小。針對該核心問題，同濟大學精密光學工程研究所的頓雄博士，提出了基於同心圓環分解的成像模型計算降維理念，並進一步結合能量正則化，成功地將端到端設計框架的內存需求降低了一個數量級。這使得研究團隊首次實現了端到端設計8mm口徑、31個消色差波長的衍射光學元件。實際成像效果驗證了其優異的成像性能。鏡頭有效微結構厚度僅2微米，其實際厚度僅取決於結構所採用基底厚度，理論上可以薄至數百微米。該設計方法為基於衍射光學元件的輕薄計算成像系統發展鋪平了道路，有望將輕量化可攜式計算攝影引入全新時代。

圖2.衍射光學元件與深度學習處理算法端到端協同設計

圖3.基於同心圓環分解的計算降維理念

圖4.實際成像例子展示（像素3000×2000）

相關研究成果以「Learned rotationally symmetric diffractive achromat for full-spectrum computational imaging」為題，於7月31在線發表於光學領域頂級期刊《Optica》。該成果為同濟大學和史丹福大學共同合作，同濟大學頓雄博士為第一作者，同濟大學程鑫彬教授和史丹福大學Yifan Peng博士為共同通訊作者，其它合作者包括同濟大學王佔山教授，史丹福大學Gordon Wetzstein教授和HayatoIkoma博士生。相關研究工作獲得了國家自然科學基金傑出青年基金項目的支持。

相關連結：https://doi.org/10.1364/OPTICA.394413

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