成果介绍
基于编码掩膜的无透镜成像作为一种计算成像技术,以其结构轻薄、易于构建的特点受到人们的关注。菲涅耳孔径编码无透镜相机采用菲涅耳波带片作为编码掩膜,可将入射光编码为与同轴全息图类似的图案。利用反向传播算法可快速重建图像,但会产生孪生像干扰成像质量。研究团队通过压缩感知算法消除了全息重建固有的孪生像噪声,实现了无孪生像的高质量图像重建(***,1-11,2020),并进一步提出了一种基于深度学习的菲涅耳孔径编码成像方法(***.46,130-133,2020),实现了快速高质量图像重建。
成果亮点
针对二维码扫描应用场景,利用菲涅耳孔径编码成像数字重聚焦特性,结合锐度评价函数,可实现对二维码的自动聚焦和深度估计(# 31,15889-15903,2023),有望在消费电子移动终端、人机交互、智能监控、自动驾驶和机器视觉等领域发挥重要的作用。
基于该研究成果,本团队受邀为加拿大魁北克大学梁晋阳教授编著的《Coded OpticalImaging》一书撰写了“Zone Plate-Coded Imaging”章节;团队自主研发了无透镜相机产品,相关技术受到产业界的广泛关注;团队开展了屏下成像技术研究,相关发明专利获2022年纽伦堡国际发明展金奖。
团队介绍
研究团队依托清华大学精密测试技术及仪器全国重点实验室,致力于光学工程与精密仪器领域基础研究和前沿应用探索,在压缩感知、深度学习等计算光学技术方面积累了丰富的经验,研制了多套计算光学成像算法和系统。团队曾荣获2023年中国产学研合作创新成果奖一等奖,2020年中国仪器仪表学会仪器仪表科学技术一等奖,承担了国自然重点基金项目和国家重点研发计划等项目,发表论文100余篇,申请专利40余项。
成果资料