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基于深度学习的4K分辨率极简光学系统设计

4-K-resolution minimalist optical system design based on deep learning.

作者信息

Meng Dexiao, Zhou Yan, Bai Jian

出版信息

Appl Opt. 2024 Feb 1;63(4):917-926. doi: 10.1364/AO.510860.

DOI:10.1364/AO.510860
PMID:38437388
Abstract

In order to simplify optical systems, we propose a high-resolution minimalist optical design method based on deep learning. Unlike most imaging system design work, we combine optical design more closely with image processing algorithms. For optical design, we separately study the impact of different aberrations on computational imaging and then innovatively propose an aberration metric and a spatially micro-variant design method that better meet the needs of image recognition. For image processing, we construct a dataset based on the point spread function (PSF) imaging simulation method. In addition, we use a non-blind deblurring computational imaging method to repair spatially variant aberrations. Finally, we achieve clear imaging at 4 K (5184×3888) using only two spherical lenses and achieve image quality similar to that of complex lenses on the market.

摘要

为了简化光学系统,我们提出了一种基于深度学习的高分辨率极简光学设计方法。与大多数成像系统设计工作不同,我们将光学设计与图像处理算法更紧密地结合起来。对于光学设计,我们分别研究不同像差对计算成像的影响,然后创新性地提出了一种更能满足图像识别需求的像差度量和空间微变设计方法。对于图像处理,我们基于点扩散函数(PSF)成像模拟方法构建了一个数据集。此外,我们使用非盲去模糊计算成像方法来修复空间变化的像差。最后,我们仅使用两个球面透镜就实现了4K(5184×3888)的清晰成像,并且图像质量与市场上的复杂透镜相当。

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