透過大氣湍流進行計算成像：一種計算攝影方法

核心概念

本書介紹了一種用於大氣湍流成像的計算成像方法，強調了計算成像模型和重建算法的協同設計，並探討了基於深度學習的圖像恢復技術。

摘要

簡介

這本書節選自「透過大氣湍流進行計算成像」的第一章，旨在從圖像處理的角度介紹大氣湍流成像。

什麼是大氣湍流？

大氣湍流是由於空氣密度變化而導致光線傳播過程中出現隨機相位延遲的現象。這種現象會導致圖像出現波浪狀的模糊，降低圖像的空間解析度。影響大氣湍流可見度的主要因素包括距離和熱量。距離越遠，光線傳播的路徑越長，累積的湍流效應就越明顯。熱量會導致空氣密度變化，進而影響折射率，加劇湍流效應。

為什麼要研究這個問題？

大氣湍流成像在天文觀測、國防任務和生物識別等領域具有重要應用價值。

• 天文觀測： 大氣湍流是地面望遠鏡觀測天體的主要障礙之一。通過圖像重建算法，可以有效減輕湍流效應，提高天文圖像的解析度。
• 國防任務： 無人機等航空器在執行遠程偵察任務時，會受到大氣湍流的影響，導致圖像質量下降。圖像重建技術可以幫助恢復圖像細節，提高目標識別和跟踪的準確性。
• 生物識別： 在遠距離人臉和物體識別應用中，大氣湍流會降低識別精度。通過圖像處理技術，可以改善圖像質量，提高識別率。

計算成像

計算成像是一種將相機光學設計與圖像處理算法相結合的成像技術。

計算相機

傳統相機是一種被動設備，其成像模型通常是固定的。而計算相機則引入了可調參數，可以根據不同的成像條件和應用需求調整相機的成像特性。通過聯合優化相機參數和重建算法，可以獲得更好的成像效果。

計算成像模型

由於真實相機的物理特性難以直接用於算法優化，因此需要建立計算成像模型來近似真實相機的行為。計算成像模型可以是數學方程式、算法或神經網絡。通過聯合優化成像模型和重建算法，可以使重建算法更好地理解相機的成像過程，從而提高圖像重建質量。

大氣湍流成像與計算成像的結合

大氣湍流成像可以借鑒計算成像的思想，通過建立精確的湍流成像模型和設計高效的重建算法，來克服湍流效應帶來的挑戰。

統計資料

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Computational Imaging Through Atmospheric Turbulence

by Nicholas Chi... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00338.pdf

深入探究

深度學習方法是否可以完全取代傳統的基於模型的方法？

雖然深度學習為圖像恢復，特別是在大氣湍流領域，帶來了顯著的進步，但說它能完全取代傳統基於模型的方法還為時過早。

深度學習的優勢: 深度學習方法，特別是深度神經網絡，在處理複雜的非線性關係方面表現出色，並且可以從大量數據中學習到複雜的映射關係。這對於大氣湍流這種高度隨機且難以精確建模的現象來說非常有利。此外，一旦訓練完成，深度學習模型通常可以實現快速推理，滿足實時應用需求。

傳統方法的優勢: 基於模型的方法通常建立在對成像過程和湍流物理特性的深刻理解之上。它們可以提供對湍流效應的寶貴洞察，並允許在圖像恢復過程中明確地納入先驗知識。這在數據有限或需要對恢復過程有更多控制的情況下非常有用。

結論: 深度學習和傳統方法之間更可能是互補關係，而非取代關係。它們可以結合使用，以發揮各自的優勢。例如，可以利用基於模型的方法生成訓練數據或設計更符合物理規律的深度學習網絡結構。

地面成像、航空成像和太空成像，大氣湍流的影响和應對方法有何不同？

大氣湍流對地面成像、航空成像和太空成像的影響程度和方式各不相同，因此需要採用不同的應對方法。

地面成像: 地面成像主要處理水平或接近水平的成像路徑，湍流效應會隨著距離的增加而變得更加嚴重。由於地面熱輻射和地形變化等因素，湍流通常呈現出非均勻分佈。地面成像的挑戰在於處理大視場範圍內變化的湍流強度和模糊核。

航空成像: 航空成像中，湍流效應會受到飛行高度和大气層結構的影響。通常情况下，高空湍流比地面湍流要弱，但仍然會導致圖像模糊和扭曲。航空成像需要考慮更廣泛的湍流強度變化，並且需要處理由於飛機運動和姿態變化帶來的額外挑戰。

太空成像: 太空成像主要關注地球大氣層外的目標，例如恆星和星系。儘管太空望遠鏡不受地面湍流的影響，但它們仍然需要應對星光穿過地球大氣層時產生的湍流效應。由於成像距離極遠，即使是微小的湍流效應也會嚴重影響圖像質量。
應對方法:

地面成像: 多幀圖像處理技術，例如幸運成像和基於深度學習的多幀超分辨率重建，在地面成像中被廣泛應用。此外，基於Zernike多項式的相位表示和相位到空間變換等技術也被用於模擬和補償空間變化的湍流模糊。

航空成像: 航空成像可以借鑒地面成像的一些技術，但需要針對航空平台的特点进行调整。例如，可以利用慣性測量單元 (IMU) 數據來補償飛機運動，並使用更精確的大氣湍流模型來提高圖像恢復的準確性。

太空成像: 自适应光学 (AO) 系统是太空成像中常用的技术，它利用可变形镜片实时校正湍流引起的波前畸变。此外，一些計算成像技術，例如散斑成像，也被應用於太空成像以提高圖像分辨率。

計算成像技術的發展是否會促進新型成像設備的出現？

是的，計算成像技術的發展正在推動新型成像設備的出現，這些設備能夠更智能地感知和處理光線信息，從而突破傳統成像技術的局限性。

感知湍流信息的相機: 計算成像技術可以促進開發出能夠直接感知湍流信息的相機。例如，可以設計特殊的傳感器陣列或光學元件，以捕捉湍流引起的波前畸變或光強波動。這些信息可以與後續的圖像處理算法相結合，以更有效地消除湍流影響。

其他新型成像設備: 計算成像也促進了其他新型成像設備的出現，例如：

光場相機: 可以捕捉光線的四維信息，實現後續的重聚焦和視差調整。
事件相機: 僅記錄場景中的亮度變化，具有極高的時間分辨率和動態範圍。
單光子相機: 可以檢測單個光子，實現極弱光成像和量子成像。

軟硬件協同設計: 計算成像強調軟硬件協同設計，這意味著未來的成像設備將不再仅仅是硬件的堆砌，而是融合了先進的算法和軟件，以實現更強大的功能和更優異的性能。
總之，計算成像技術的發展正在推動成像技術的革新，促進新型成像設備的出現，並為我們理解和探索世界提供更強大的工具。