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麻省理工开发出更快的单像素相机

2020-08-06 20:53

新的设计原则和优化算法减少了无透镜光学系统的潜在用途。传统的光学和显微镜技术使用高倍率物镜将物体上光线的光线感应到适合的传感器上,而在不用于透镜的情况下取得高质量图像的方法也在大大获得进展。其原因之一是现代信号处理技术的变革,该技术为光学技术获取了一个契机,使得光学的关键从光学硬件移往到计算出来方面。麻省理工学院媒体实验室照相机文化小组的一个项目现在研发了一种无透镜光学方法,利用了传输感应器(CS)——这是一种计算出来光学的基础数值方法——以及当前在时间辨别光学传感技术方面的突破。

麻省理工开发出更快的单像素相机

目前,该方法对于一些研究小组的项目而言十分关键。无透镜:改进的单像素光学该小组的研究结果表明,通过超强较慢测量和传输感应器可以构建高效的无透镜光学,同时也指出了在无法展开透镜光学的情况下,可以用于这种精致的光学结构。麻省理工学院的GuySatat评论说道:“据我们熟知,这是时间辨别传感和用作检测反射率的单像素摄像机——实质上是对摄影应用于的第一次融合。”“单像素系统早已被熟悉和研究了多年,而时间辨别传感已被用作测量没传输感应器的反射率,以及在激光雷达(LIDAR)中用作完全恢复三维场景的几何座标,但是我们现在早已寻找了解决问题这个难题的钥匙,将要这些方法融合一起,以修复场景的反射率和反照率。”正如IEEE的《计算出来光学学报》(TransactionsonComputationalImaging)中的一篇论文所报导的,这种新方法最后使得传输感应器的图像收集效率提升了50倍。无透镜单像素摄像机系统,使用了在有所不同的光栅灯光下,用于同一传感器像素的人组测量模式,其中每个光栅都由一个空间光调制器掌控,以便将有所不同的信息编码到每次的测量中——这些找到可以使得曝光次数从一般来说的数千次增加到数十次。更加智能的调制麻省理工学院的这个研究项目从如何指导设计人员构建无透镜应用于的最佳系统结构应从,研究了无透镜光学中三个截然不同但关系密切的基本问题。该研究小组创立的新设计框架获取了一套指导原则和决策方法,并获取了如何利用等价情景中的能用资源以用于传输感应器完全恢复出有最佳图像,同时定义了传输感应器收益最大化的情况。这不一定牵涉到单像素传感——该框架的目标之一是协助定义何时用于单像素系统是收益仅次于的,而何时有可能不是——但该框架目的问涉及的设计问题,例如,确认特定传感器的最佳方位,或者在某种条件下提升时间分辨率有可能比减少更好的检测器更加有效地。该项目的第二个思路是检验时间辨别信号的起到,并阐述了改进的时间分辨率是如何增加创建高质量图像所需的各个调制信号的数量。第三个思路是研究如何对调制光的各种模式线性规划,以及从每种模式中萃取出有更加多信息的方法。Satat说道:“传输感应器需要以更加智能的方式调节光线。如果没它,取得高分辨率的图像不能花费大量时间展开测量。系统的几何形状将明显影响时间辨别测量,因为更加附近探测器的点将首先被测量,不远的点随后才被测量。调制光需要防止这种影响,并在每次测量中取得更好的信息,而且有可能只必须较少的调制模式就需要取得原始的结果。”简单环境中的光学时间辨别传感和飞秒摄像机早已在照相机文化研究小组的领导者RameshRaskar的几个项目中充分发挥了起到,并表明出对光学渡越时间的精确测量有可能产生的多种实际应用于。该方法的明显突破还包括,用于时间辨别传感,通过搜集和评估光线经过衍射后的所有光子而不是从众多光子中检验出有最简单的一个,从而更加有效地对衍射介质展开光学。另一组研究人员研究了测量双向光线产于函数(BRDF)的方法,这是一个与物体的反射光有关简单的参数,该方法将是建构细致的计算机图形和VR动画的最重要因素。Satat说道:“几乎测量BRDF是一个挑战,因为这牵涉到一个移动的灯光源。研究小组的项目通过用于条纹照相机在没移动光源的情况下测量BRDF以防止这些艰难,并且我们意识到,光的渡越时间和光线角度涉及,这使得我们从时间辨别信号中需要完全恢复出有更加多的信息。”其他研究小组的项目还包括用作分析分层结构的太赫兹时间门控光谱光学,这也许在工业检验中有利用价值,然而该技术早于早已在理论上被证明需要用作观测目前不得而知的事物;其用于开放式的光纤束对传统的单片照相机鞭长莫及的方位展开光学,从而有效地将光纤束转换成一组空间方位并未被准确确认的集中的分开像素。在麻省理工学院之外,英国的MSquared公司和格拉斯哥大学最近认为了关于无透镜单像素摄像机系统的潜在价值,并且研发了一种对从裂痕的管道中外泄的甲烷气体展开动态光学的仪器。Satat称之为:“单像素光学系统的一些有意思之处,正是它需要在无法搭起和确保传统光学仪器的简单环境中用于。我们在照相机文化研究小组的工作的目的就是通过展出减少任何无透镜或单像素系统的方法来协助构建这一过程,并将硬件与计算技术融合,不仅可以提升现有方案的性能,甚至需要建构出有全新的解决方案。