成像专题 | 端到端衍射光学实现单次曝光高动态范围成像(IEEE CVPR)

端到端衍射光学实现单次曝光高动态范围成像

End-to-end Designed Optics for Single-shot HDR Imaging

本期导读

高动态范围（HDR）成像是在复杂环境中必不可少的成像方式，尤其是较暗场景中存在局部明亮光源等情况下。传统的HDR成像大多基于多次曝光辅以复杂的后处理，在时效性层面无法应用到捕捉动态场景（例如自动驾驶，机器人视觉，夜景成像等）的有效信息。本期安利两篇近期于计算机视觉顶级会议IEEE CVPR 2020发表的类似工作，来自于斯坦福大学、阿卜杜拉国王科技大学、及普林斯顿大学的研究学者。其研究核心都是基于近期非常热门的End-to-End端到端设计编码和重建思路，结合衍射光学作为波前调制的载体，实现HDR计算成像。

技术思路

论文一：Learning Rank-1 Diffractive Optics for Single-shot High Dynamic Range Imaging, IEEE CVPR 2020 (oral), Qilin Sun（阿卜杜拉国王科技大学）, Ethan Tseng（普林斯顿大学）, Qiang Fu, Wolfgang Heidrich（阿卜杜拉国王科技大学）, Felix Heide（普林斯顿大学）

论文二：Deep Optics for Single-shot High-Dynamic-Range Imaging, IEEE CVPR 2020 (oral), Christopher Metzler, Hayato Ikoma, Yifan (Evan) Peng, Gordon Wetzstein（斯坦福大学）

    所述研究工作工作都采用了端到端设计的衍射光学元件（DOE）将饱和的高光部分信息映射到相邻的不饱和区域，而后结合深度学习网络对图像进行重建，提取不饱和区域内被复制编码的有效信息以准确叠加到高光部分。二者均实现了比纯采用图像后处理更好的HDR成像，具体表现为重构图像视觉上更少artifacts。

图1 从左到右分别为：实验样机和制备衍射器件，获取和重建图像比较（论文1）

图2 端到端光学设计流程（论文2）

图3 场景实拍和重建结果（论文1）

图4 场景实拍和重建结果（论文2）

更多技术细节和结果详见

https://www.computationalimaging.org/publications/deep-optics-hdr/

https://vccimaging.org/Publications/Sun2020LearningRank1HDR/ .

回顾与预告

上期回顾：显示专题 | 支持空间遮挡的光学穿透式AR显示 （IEEE TVCG）(欢迎点击查阅)

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