导读 研究人员利用深度学习技术来提高超透镜相机的图像质量。新方法使用人工智能将低质量图像转变为高质量图像，这可以使这些相机适用于多种成像...
研究人员利用深度学习技术来提高超透镜相机的图像质量。新方法使用人工智能将低质量图像转变为高质量图像，这可以使这些相机适用于多种成像任务，包括复杂的显微镜应用和移动设备。
超透镜是超薄光学设备——通常只有几分之一毫米厚——利用纳米结构来操纵光。尽管它们的小尺寸有可能在没有传统光学镜头的情况下实现极其紧凑和轻便的相机，但使用这些光学组件很难达到必要的图像质量。
“我们的技术使基于超透镜的设备能够克服图像质量的限制，”中国东南大学的研究团队负责人 Ji Chen 说。 “这一进步将在高度便携式消费成像电子产品的未来发展中发挥重要作用，也可用于显微镜等专业成像应用。”
在《光学快报》杂志上，研究人员描述了他们如何使用一种称为多尺度卷积神经网络的机器学习来提高小型相机(约 3 厘米 × 3 厘米 × 0.5 厘米)图像的分辨率、对比度和失真度。他们通过将超透镜直接集成到 CMOS 成像芯片上来创建。
“Metalens 集成相机可以直接集成到智能手机的成像模块中，从而取代传统的折射体镜头，”陈说。 “它们还可以用于无人机等设备，其中体积小、重量轻的相机将确保成像质量，而不会影响无人机的移动性。”
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