智能光学计算成像技术前沿体系解析

当前光学成像领域正经历以人工智能为驱动的范式变革。本知识体系涵盖以下核心模块：

基础理论层

从计算成像物理模型（含波前分析、图像传感器噪声建模）切入，建立光学-算法联合优化理论框架，重点解析正则化逆问题求解（如ADMM算法）与神经表示（Neural Representations）等前沿数学工具。

AI融合层

深度剖析深度学习在成像中的革新应用：

端到端光学设计：通过可微光学模型（衍射/折射/复杂透镜）实现硬件-算法协同优化

神经网络重构：U-Net/ResNet在超分辨、去噪、解模糊中的实现路径

新型成像范式：基于神经渲染的单像素成像、压缩感知（含1D/2D信号重构实践）、散射介质散斑计算成像

热点应用域

• 微纳光学成像：超构表面（Metasurface）相位调控技术实现纳米级超构透镜

• 光谱突破：神经网络驱动的高空间分辨率宽带光谱传感器

• 无透镜系统：PSF调控技术与散射成像实践

• 量子关联：远场超分辨率鬼成像的神经网络实现

技术栈实践

结合PyTorch/TensorFlow环境，完成：光学神经网络构建、GPU加速矩阵运算（CuPy）、分形图像生成、多模光纤超快成像等工业级实验，涵盖Nature/Optica等顶刊案例复现。

该体系紧密耦合光学硬件革新（超表面/单像素探测器）与AI算法（神经渲染/正则化优化），为研究者提供从基础理论到光谱成像、非视域成像等前沿应用的完整知识图谱。

智能光学计算成像技术与应用(全文速通）