【优博微展2017】王玉旺：多维数据耦合计算成像研究

王玉旺：2017年清华大学优秀博士学位论文二等奖获得者

多维数据耦合计算成像研究

Research on multidimensional coupling computational imaging

作    者：王玉旺

指导教师：戴琼海  教授

培养院系：自动化系        

学    科：控制科学与工程

读博感言：仰望星空，脚踏实地

研究背景/选题意义/研究价值

计算成像技术是实现多维全光信息获取与重建的新一代前沿技术，然而由于现有器件的能力有限，很难同时获取高分辨率高质量的多维信息。针对上述瓶颈，本文分析了采集数据的物理特征和统计特性，设计了数据驱动的稀疏采样通道、相应的计算成像光路和重建算法等，有效地增强了现有成像系统对多维数据的采集性能，提升了成像速度和质量。

主要研究内容

实现了复合分辨率稀疏视角相机阵列的四维光场信息获取与重建、单像素成像系统对三维高光谱数据和三维时空数据的采集和重建。设计了一种由主相机和微相机阵列组成的主从采集架构的HyReS光场相机并提出了iPADS 光场重建算法。提出了一种基于时分复用的空间和光谱协同调制的方法首次实现了基于单像素系统的高光谱成像。提出了一种基于空间扫描的快速二值结构光照调制方法，首次突破了器件调制速度对单像素成像的速度限制。

一种基于主从框架的光场相机HyReS, ，使单反相机具备光场采集能力。所提出的iPAD算法，融合了基于基于块匹配超分辨和基于深度的相位视角渲染，实现了对高空间分辨率高角度分辨率光场数据的重建

基于空间扫描的调制方法，对调制器件进行扫描，在单个调制周期内产生多个二值结构光照，从而突破了调制器件对二值结构光照的调制速度限制。提升了基于压缩感知的单像素采集系统的成像速度。

主要创新点

1、针对高空间高角度分辨率光场数据的需求与现有器件有限的采集能力之间的矛盾，设计了一种主从采集架构的HyReS光场相机并提出了iPADS 光场重建算法,为光场便携应用奠定了基础。

2、针对单像素成像系统中光谱信息缺失的难题，提出了一种基于时分复用的空间和光谱协同调制的方法，为远红外谱段中光谱技术的应用提供了单像素成像的技术支持。

3、针对单像素成像系统中成像速度慢的缺点，提出了一种基于空间扫描的快速二值结构光照调制方法，突破了器件调制速度对单像素成像的速度限制，可应用于暗光环境成像、物体跟踪等应用。

代表性学术发表

1、 Yuwang Wang, Yang Liu, Jinli Suo, Chang Qiao, GuohaiSitu, Qionghai Dai. High Speed   Computational Ghost Imaging via Spatial Sweeping. Scientific Reports, 7, 45325, 2017.

2、 YuwangWang, Jinli Suo, Jingtao Fan, Qionghai Dai. Hyperspectral Computational Ghost Imaging via Temporal Multiplexing. Photonics Technology Letters, IEEE, 2016, 28(3):288-291.

3、 Yuwang Wang, Yebin Liu, HeidrichWolfgang, Qionghai Dai. The Light Field Attachment: Turning a DSLR into a Light Field Camera Using a Low Budget Camera Ring. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2016.

作者：王玉旺

供图：王玉旺

编辑：清华大学研究生院  周明坤  徐特威