視覺是人類獲取客觀世界信息的主要途徑（據估計人類感知外界信息有80%來自視覺），但在時間、空間、靈敏度、光譜、分辨力等方面都有局限性。光學成像技術利用各種光學成像系統獲得客觀景物圖像，通過光信息的可視化可延伸并擴展人眼的視覺人性。

自古埃及人與美索不達米亞人在三千年前第一次將石英晶體磨光制成寧路德透鏡(Nimrud lens)以來，光學成像技術不斷發展，從最開始的金屬光化學攝影，到感光版光化學攝影，再到膠卷光化學攝影、數碼相機的出現，及至現在廣為人知的“計算成像”(Computational imaging)技術，所攝取的圖像場景不僅可以由近及遠、由外到內、由中觀到宏觀和微觀，甚至可以由此及彼。新近，計算成像技術異軍突起，帶來了許多令人震撼的效果。21世紀以來，斯坦福大學、麻省理工學院、哥倫比亞大學、杜克大學、南加州大學、微軟研究院等國際著名研究機構基于計算光學成像技術陸續提出或實現了波前編碼成像、光場成像、時間編碼成像、孔徑編碼成像、穿透散射介質成像等[1]。本文將對穿透散射介質成像、鬼成像、無標記光學顯微成像、波前編碼成像、單光子掃描成像、偏振成像以及全息成像七個光學成像新技術進行介紹，以饗廣大圖像處理愛好者。

1.穿透散射介質成像

（1）穿透散射介質成像原理

當光線穿過霧、煙、霾以及渾濁的海水等散射介質時，受到散射介質中存在的微小顆粒影響，使得光線發生散射，導致基于光強的傳統成像設備無法獲取高質量的圖像，從而給獲取場景有效信息（場景深度、物體材質、物體表面紋理等）帶來困難[2]。隨著對散射介質和散射特性的深入研究，一種可接受的觀點認為，散射介質可看作為線性不變系統，對于確定的隨機散射介質，相同的輸入光場總是可以得到相同的輸出光場，即入射光中攜帶的信息只是因為散射而變得雜亂，但是沒有丟失[3]。也就是說，散射介質只是對光場所攜帶的信息進行了“編碼”處理，如果能夠采用一些特殊的方法進行“解碼”，那么就可能恢復被散射前的光場，從而獲取其所攜帶的信息，穿透散射介質成像技術油然而生。

穿透散射介質成像系統如圖1-1所示。攜帶物體信息的光入射到散射介質上，在散射介質內部隨機傳播，發生散射效應，使得散射光場的傳播方向及相位分布等呈現隨機置亂狀態，進而在CCD(Charge-Coupled Device)接受面上表現出強度隨機分布的散斑圖案，散斑圖像經過合適的計算重建就能得到清晰的目標圖像。不過，散斑相關方法受限于光學記憶效應(OME,?Optical Memory Effect)的角度范圍，計算重建并不容易，往往需要設置參考點才行。鑒于此，文獻[4]提出了一種基于偏振調制的方法來觀察OME范圍之外的散射介質，與其他超越OME成像的方法不同，該方法可以在沒有參考點的情況下重建目標。

目前，穿透散射成像技術已經能夠在存在散射介質的環境下獲取場景中的有效信息，比如場景深度、物質材質、物體表面紋理等。因此，被廣泛應用在科學研究、工業生產、居民生活、社會安全等多個領域，諸如海底勘探、導航、遙感、測繪、火災救援等實際場景，場景的深度可以讓人們判斷目標物的形狀、大小與距離，為勘探和救援提供有效指導。

（2）穿透散射介質實例圖像? ?

如圖1-2所示，原目標圖像如圖1-2（a）所示，分別經過毛玻璃、雞胸肉以及蔥表皮后相機拍攝到的散斑圖如圖1-2（b）所示，圖1-2（c）為散斑圖經過自相關后，通過基本的Fienup型恢復算法恢復的結果[5]。

2.鬼成像

（1）鬼成像原理及應用

鬼成像，又稱為關聯成像、量子成像。鬼成像利用量子糾纏特性或者光強度漲落的關聯特性，通過關聯算法，在無目標的光路上恢復出物體圖像。利用的是一對糾纏光子“分手”后，一個光子遇到物體被一個沒有空間分辨能力的探測器接收，同時另一個光子也被探測器接收到，兩個探測器結果“相遇”后就可以得到物體的照片[6]。類似于兩個不相識的畫師閉著眼睛在畫布上肆意涂鴉，卻合作畫出了精確的人物肖像。

“鬼成像”的原理如圖2-1所示。光源照射到分束器后分成參考光和信號光兩路，其中，參考光由具有空間分辨能力的CCD陣列接收，信號光被打至物體T中，由沒有任何空間分辨能力的桶探測器接收，然后利用兩路光路分別接收到的信息進行關聯算法的恢復運算，得到圖像的恢復圖[7]。

目前，量子成像包括了基于糾纏光源的量子成像、基于經典光源的量子成像和主動光場調制的量子成像等三大技術路線，而在主動光場調制的量子成像技術中又衍生出了單像素成像、單光子掃描成像和非視域成像三種新技術[8]。最近，文獻[9]利用卷積核重新設計了基于Hadamard的照明模式，提出了計算卷積鬼成像(CCGI，Computationally Convolutional Ghost Imaging)，該方法不僅可以在不先成像的情況下提取感興趣的特征，而且CCGI方法還可以在亞奈奎斯特采樣條件下自適應地工作。

鬼成像的技術特點是器測量值并非傳統意義上人眼所觀察到的二維圖像，需要與掩膜信息進行關聯計算才可以轉換為圖像。其測量值雖然不符合人類視覺感官，但更適于機器的讀取與傳輸，在一些應用場景下，鬼成像甚至無需完全重建圖像，而只需恢復場景的某些特征信息，因此，該技術非常適用于目標檢測、分類等應用。除此之外，其稀疏采樣特性可大大降低測量值的信息冗余量，十分適合遠距離傳輸中的圖像重建。將鬼成像技術與多種成像方式結合，可為生物醫學成像、空間遙感、軍事對抗成像、自動駕駛等領域帶來全新的成像方案[10]。

（2）鬼成像實例????

圖2-2的（a）和（b）分別是水杯被介質（這里使用的介質為磨砂紙）阻擋時，傳統成像和鬼成像的成像結果[11]。

3.無標記光學顯微成像技術

（1）無標記光學顯微成像技術原理及應用

基于熒光標記的顯微成像技術是目前生物醫學成像的主要方法之一，不過該技術存在漂白、光猝滅、難以特異性標記及熒光干擾等瓶頸，因此，無標記光學顯微成像技術應用而生。典型的無標記光學顯微成像技術有相干拉曼散射顯微成像技術、光熱顯微成像技術、表面等離激元顯微成像技術和干涉散射顯微成像技術[12]。

圖3-1是光熱顯微成像技術原理圖。該技術需要用到兩束光——一束探測激光和一束通過聲光調制器得到的頻率為Ω的加熱激光。首先，使用大數值孔徑物鏡(x100，NA=1.4)將兩束光聚焦在樣品同一點上；其次，使用第二個物鏡(x80，NA=0.8)收集探測激光的發射場和前向散射的干涉信號作為前向信號；再利用偏振分光鏡和1/4波片的組合收集反射場(參考場)和后向散射的干涉信號作為后向信號；然后，前向或后向信號被快速發光二極管收集并饋入鎖相放大器用以檢測頻率Ω下的差頻信號，提取光熱信號，形成顯微圖像。

由于，光熱顯微鏡不依賴于熒光，且對吸收能量敏感，因此它能夠可視化吸收光的物體，如金屬納米顆粒、活細胞中的內源性生物成分等，如文獻[13]利用中紅外光熱和拉曼顯微鏡對聚合物樣品化學成分的空間分布獲得了亞微米尺度的空間分辨率可視化共混聚合物薄膜的化學成分。

（2）光熱顯微成像實例

圖3-2的（a）、（b）和（c）分別為痘病毒、Hela細胞以及少突膠質細胞的光熱顯微成像圖。

4.波前編碼成像

（1）波前編碼成像原理及應用

波前編碼(Wave-Front Coding，WFC)是一種混合成像技術，包括了光學設計和圖像恢復，性能卓越的相位掩模和強大的還原算法是WFC成像系統實現驚人性能的關鍵[14]。波前編碼成像鏈路圖如圖4-1所示，它通過在傳統光學系統出瞳或孔徑光闌處加入一個光學相位掩模，使光學系統具有對像面離焦不敏感的特性，在一個比較大的熱離焦范圍內得到的中間編碼圖像幾乎與像面位置無關[15]。為了得到清晰圖像，數據編碼處理單元使用數字圖像復原技術對模糊的中間編碼圖像進行數字解碼復原，去除光學相位板對光學系統成像的模糊編碼。

文獻[14]利用波前編碼成像來抑制光學圓頂的動態航空光學像差(Aero-optical Aberration Of Optical Dome，AAOD),從而提高導彈以超音速飛行時的成像制導精度。文獻[15]說明了利用波前編碼成像來消除因環境溫度變化引起的熱離焦，從而實現對紅外系統的無熱化成像。

（2）波前編碼紅外成像實例

圖4-2為紅外圖像(圖4-2中（a）)以及波前編碼紅外成像(圖4-2中（b）和（c）分別為波前編碼成像的數字解碼處理前后的圖像)在不同溫度下的成像結果。

5.單光子掃描成像

（1）單光子掃描成像原理及應用

單光子探測技術不僅可以使探測靈敏度達到單光子的水平，而且可以達到皮秒(ps)級的時間分辨率，因此，單光子技術兼具優秀的探測性能和距離分辨能力。基于蓋革模式雪崩光電二極管?(Geiger-mode avalanche photodiode，GM-APD)探測器的光子探測成像系統原理框如圖5-1所示[16]。該技術利用激光能力密度高，方向性好的特點，采用具有單光子探測能力的光電探測器，通過對目標光場在時間、空間上的高精度采樣和反演計算，獲得目標的二維灰度圖像；同時測量激光脈沖在目標點上的往返時間和角位置，獲得目標的距離圖像；在對目標點的灰度圖像和距離圖像進行處理后，即獲得目標的三維圖像。

新近，單光子成像技術發展速度驚人。2020年,中科大徐飛虎團隊使用1550nm的脈沖激光器和掃描振鏡，采用亞像素掃描的方法在45km距離上完成有源單光子三維成像的實驗；2021年，該團隊又實現了201.5km的遠距離三維單光子掃描成像。還有研究將環境噪聲與主動強度圖像相結合用以指導填充深度圖像中缺失的信息，取得顯著效果。另外，在光學遙感技術中接收一些微弱的的背向散射信號時，引入單光子計數器等高靈敏度的光學探測設備同樣取得良好效果[17,18]。

（2）單光子成像實例

圖5-2（a）為徐飛虎團隊采用亞像素掃描的方法在45km距離上完成了有源單光子三維成像的重建結果，建筑物上0.6m寬的窗戶在重建結果中清晰可見。圖5-2的（b）為該團隊實現的201.5km的遠距離三維單光子掃描成像的重建結果。

6.偏振成像

（1）偏振成像原理及應用

偏振是光的重要物體特性之一，地表或大氣中的目標在反射、散射、透射和輻射電磁波時會產生由自身特性所決定的特定偏振信息。偏振成像在傳統成像的基礎上增加了偏振維的信息，不僅能夠提供二維空間的光強分布，還能獲得目標和背景的偏振信息，十分有助于分析目標的形狀、表面粗糙度、紋理走向和材料的理化特性等[19]。從技術路線看，現有偏振成像方式有分時型、分振幅型、液晶調制型、分孔徑型、分焦平面型和通道調制型，不同類型各有其優缺點，感興趣的讀者可以參看文獻[20]。

其中，常用的分時偏振系統通過可移動的設備或手動調節偏振角度，能在不同時間段內獲取同一場景的不同偏振角度的偏振圖像，如通過旋轉偏振片和波片角度，依次獲得偏振角度為0度、45度、90度以及135度四個偏振分量。如圖6-1所示的分時偏振成像系統是在成像系統物鏡后面放置偏振片與波片組成。

在民用領域，偏振成像可用于透明材質的表面損失檢測、高反光/高輻射、無紋理目標的三維測量、復雜現場中金屬與非金屬目標的快速識別和分類、金屬疲勞損傷評估以及醫學臨床診斷等；在軍事應用領域，偏振成像可以用于反偽裝、抗干擾、提高對目標的探測距離以及目標分類等。偏振成像可以解決紅外探測的“熱反差淡化”——在一天中的特定時間段，出現目標對比度“消失”現象。除此之外，偏振成像還可用于水下目標檢測，如探查他方潛艇和水雷、打撈和搜救己方人財物等[21]。目前，對偏振成像質量的改進算法仍屬于發展中的開放課題[22]。

（2）偏振成像實例? ??

偏振成像可以減少水面反光，玻璃反光等非金屬反光。如圖6-2的（a）表示沒有添加偏振片時，普通相機拍攝出來的效果，而圖6-2的（b）為偏振相機拍攝出來的效果[23]。通過偏振相機，可以增加色彩的飽和度，從而還原更真實地色彩。如圖6-3的（a）為普通相機拍攝出來的圖像，而（b）偏振相機拍出來的圖像。

7.全息成像

（1）全息成像原理及應用

全息技術的基本原理是：物體反射的光波與參考光波相干疊加產生干涉條紋，這些干涉條紋被記錄的結果即為全息圖，全息圖在一定條件下再現，便可重現原物體逼真的三維像。根據全息圖的記錄手段和再現方式的不同，全息圖可分為光學全息圖、計算全息圖以及數字全息圖[24]。常用的數字全息成像原理圖如圖7-1所示，光源通過分束鏡形成的兩束光束，其中一束光束照射到青蛙上，青蛙反射的光波與另一束參考光束相干疊加產生干涉條紋，即全息圖，后被CCD（CCD取代了傳統的干板用來記錄全息圖）接收，然后由計算機以數字的形式對全息圖進行再現，常見的重建方法有菲涅耳變換法、卷積法、相移法以及相位恢復法。

將全息成像與其它成像技術相結合是目前的發展趨勢之一。如：將全息成像技術和顯微技術相結合，充分利用兩者的優點，不僅能放大樣本物體，而且能動態記錄物體的三維信息；將待加密信息的全息圖作為秘密信息嵌入載體圖像實現信息隱藏，將傳播規律和結構幾何參數作為密鑰，通過設計多重“鎖”和多重“密鑰”即可實現高密級的數據加密[25，26]。

（2）數字全息成像實例

通過Matlab，設計圖7-2所示的仿真模型，該模型的全息圖如圖7-2（b）所示，通過菲涅耳變換法得到重構的目標二維及其三維圖如圖7-2（c）所示[27]。

總的來看，光學探測器、信號處理技術與新型計算光學成像理論與方法相結合已經逐漸呈現出多點突破蓄勢待發的生動景象。我國在光學計算成像理論與技術方面已取得喜人的成果，新的技術和應用必將催生新的圖像處理需要，值得圖像處理研究者關注。

參考文獻

[1]?左超,陳錢.計算光學成像：何來，何處，何去，何從？[J].紅外與激光工程,2022,51(02):158-338.

[2]?吳日輝,代鋒,尹冬等.基于瞬態成像技術的穿透散射介質成像[J].計算機學報,2018,41(11):2421-2435.

[3]?王金超,周昕,白星等.基于輔助參考物的穿透散射介質成像分析[J].光學與光電技術,2020,18(03)10.19519/j.cnki.1672-3392.2020.03.015.

[4] Yingjie Shi, Enlai Guo, Lianfa Bai, et al, Non-invasive imaging through scattering medium beyond the memory effect via polarization-modulation, Optics Communications, Volume 511,2022,127857,ISSN 0030-4018,https://doi.org/10.1016/j.optcom.2021.127857.

[5]?吳騰飛. 基于光學記憶效應的非侵入式散射成像方法研究[D].西安電子科技大學,2018.

[6]?https://www.sohu.com/a/424405365_99945587.

[7]何行. 深度學習在鬼成像中應用研究[D].南京郵電大學,2021.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2021.000413.

[8]?劉攀,宋新兵,楊家之等.量子成像技術前沿進展與展望[J].導航與控制,2022,21(01):1-12+40.

[9] Zhiyuan Ye, Peixia Zheng, Wanting Hou, et al,?Computationally convolutional ghost imaging,?Optics and Lasers in Engineering,?Volume 159,?2022,?107191,?ISSN 0143-8166,?https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2022.107191.

[10]孫鳴捷,閆崧明,王思源.鬼成像和單像素成像技術中的重建算法[J].激光與光電子學進展,2022,59(02):1-16.

[11] https://b23.tv/XcOrHlT

[12]?曹怡濤,王雪,路鑫超等.無標記光學顯微成像技術及其在生物醫學的應用[J].激光與光電子學進展,2022,59(06):197-212.

[13] Ryo Kato, Taka-aki Yano, Takuo Tanaka,?Multi-modal vibrational analysis of blend polymers using mid-infrared photothermal and Raman microscopies,?Vibrational Spectroscopy,?Volume 118,?2022,?103333,?ISSN 0924-2031,?https://doi.org/10.1016/j.vibspec.2021.103333.

[14] Jiaqian Yu, Zhigang Fan,?The correction of dynamic aero-optical aberration of optical dome at different altitudes using wavefront coding,?Optik,?Volume 252,?2022,?168535,?ISSN 0030-4026,?https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2021.168535.

[15]?史澤林,馮斌,馮萍.基于波前編碼的無熱化紅外成像技術綜述(特邀)[J].紅外與激光工程,2022,51(01):32-42.

[16]?羅韓君. 單光子成像探測關鍵技術研究[D].華中科技大學,2013.

[17] Jiaheng Xie, Zijing Zhang, Fan Jia, et al,?Improved single-photon active imaging through ambient noise guided missing data filling,?Optics Communications,?Volume 508,?2022,?127747,?ISSN 0030-4018,?https://doi.org/10.1016/j.optcom.2021.127747.

[18]?https://zhuanlan.zhihu.com/p/163360355

[19]?羅海波,張俊超,蓋興琴等.偏振成像技術的發展現狀與展望(特邀)[J].紅外與激光工程,2022,51(01):109-118.

[20]明梅. 水下偏振成像系統設計及其成像特性研究[D].南京信息工程大學,2021.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2021.000524.

[21]?周強國,黃志明,周煒.偏振成像技術的研究進展及應用[J].紅外技術,2021,43(09):817-828.

[22] Yuanzhi Zhao, Wenjun He, Hang Ren, et al,?Polarization descattering imaging through turbid water without prior knowledge,?Optics and Lasers in Engineering,?Volume 148,?2022,?106777,?ISSN 0143-8166,?https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2021.106777.

[23] https://b23.tv/ECsD426

[24]?鄭德香,張巖,沈京玲等.數字全息技術的原理和應用[J].物理,2004(11):843-847.

[25]?周皓. 數字全息成像技術應用研究[D].蘇州大學,2015.

[26]?Kanjana G, Sheeja MK,?Secure storage and matching of latent fingerprints using phase shifting digital holography,?Pattern Recognition Letters,?Volume 153,?2022,?Pages 113-117,?ISSN 0167-8655,?https://doi.org/10.1016/j.patrec.2021.10.017.

[27]?趙亞迪. 雙波長數字全息成像方法及應用[D].華北理工大學,2019.

編輯：黃飛

?