感知专题 | 基于多功能超表面的单次拍摄高动态范围成像与感知（Optica OE）
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科技
2024-08-15 11:23
中国香港
MetaHDR: single shot high-dynamic range imaging and sensing using a multifunctional metasurface对光强变化剧烈的场景进行拍照时，高动态范围(high-dynamic range, HDR)成像技术能够捕捉更广泛的亮度范围，保留明暗物体的细节，还原真实场景。典型的HDR成像技术采用包围曝光(exposure bracketing)，即以不同的曝光时间对场景多次拍照后融合成HDR图像，然而由于相机抖动及物体运动等因素，该方法重建出的HDR图像往往会产生伪影，需要更为复杂的图像对齐或去伪影算法。
鉴于此，普渡大学的研究人员提出了一种基于超表面的单次拍摄HDR成像与感知的方法，以解决HDR成像对多次曝光的需求，并简化对图形处理算法的过度依赖。该工作近期发表于老牌光学期刊《Optics Express》上。该研究在技术实现上有两个部分。
首先设计了九种能在相机特定位置聚焦入射光的超表面。每个聚焦超表面的纳米单元被设计成固定尺寸的纳米柱，通过调整纳米柱的半径实现不同程度的相位和透射调制。随后，按照指定的功率比例，随机选择这些聚焦超表面的纳米单元形状参数，并将它们交错在一起，形成最终的多功能超表面。这种设计使入射光按特定比例不均匀地聚焦到传感器上的九个位置，如图1所示。![]()
图1. (a) 设计的超表面将入射光聚焦到传感器表面的九个位置，模拟多次曝光拍摄效果；(b) 多功能超表面由九个具有不同调制函数的超表面中的纳米单元随机交错而成。
根据数码相机的噪声模型，图像强度与辐射照度及它们的梯度服从泊松分布，因此在得到9张低动态范围 (low-dynamic range, LDR) 图像后，可采用极大似然估计对它们的梯度进行融合，再通过Frankot-Chellappa算法生成对应的HDR图像。与对LDR图像直接进行融合不同，在梯度域上构建融合算法可以有效过滤因超表面和透镜缺陷产生的伪影和漏光，显著提高HDR图像的质量，如图2所示。![]()
图2. (a) 基于图像强度的融合方法； (b) 基于图像梯度的融合方法，明显减弱了各种伪影，包括背景光和相邻图像的混合。
图3展示了对多种具有高动态范围的场景的成像结果，证明该方法在提高图像动态范围的同时还保留了LDR图像中的细节和锐度。例如，成功捕捉了亮度极高的白炽灯泡和后面暗淡纹理平面，展示了高达75 dB的动态范围。同时，也能够处理动态场景，如火焰，实现了在极高对比度下的细节捕捉。![]()
图3. HDR成像结果。行(a)–(c)代表不同的场景。第一列是成像场景的照片，右上角列出了曝光时间和增益。第二列是针对每个场景捕获的最合适曝光的LDR子图像，代表传统相机捕获的图像。第三列是使用基于梯度的融合方法重建的HDR 图像。两幅图像的动态范围列于右上角。第四列和第五列是LDR和HDR图像在强度和空间梯度上的横截面。
除了HDR成像，该系统还可以被应用于视觉感知领域。例如，金属或玻璃等高反光材料在光线照射下会产生亮斑，这些亮斑往往因过曝被视为无用的信息，而提出的系统可以在单词拍摄中恢复这些区域的强度分布，并精确估计材料的反射参数，如图4所示。![]()
图4. 通过拍摄一个已知半径的精密球体，在HDR图像上拟合表面反射模型，如Phong反射模型，绘制得到了该物体的双向反射分布函数。并通过比较渲染图像和实际测量图像的截面，验证了校准的准确性。
此外，还可以利用HDR图像估计镜面反射区域附近的三维形貌和光源方向。使用拟合的Phong反射模型，可在单次拍摄中低误差地重建了不同直径的不锈钢表面的三维形状和光源方向，如图5所示。
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图5. 利用拟合得到的Phong反射模型，对直径1mm和2.5mm的同材料球体进行三维重建。技术小结：该研究提出了一种基于多功能超表面的单次拍摄HDR成像和传感系统。通过设计能够将入射光分成多个具有不同功率的聚焦光束的超表面，在传感器上同时形成多个低动态范围（LDR）图像，并在梯度域使用极大似然估计算法生成高质量的HDR图像。实验结果表明，相比于传统的CMOS相机，该系统可实现50dB以上的动态范围提升，在各种复杂场景中捕捉到高质量的HDR图像。此外，还实现了对反射性材料表面反射率和局部曲率的精准估计，展示了其在安防监控、显微成像和先进制造等领域的广泛应用潜力。
论文信息：Brookshire, C., Liu, Y., Chen, Y., Chen, W. T., & Guo, Q. (2024). MetaHDR: single shot high-dynamic range imaging and sensing using a multifunctional metasurface. Optics Express, 32(15).
https://doi.org/10.1364/OE.528270*该技术分享由论文作者 Y.X. Liu 提供支持，所涉及文字及图片源于发表论文和网络公开素材,不做任何商业用途。
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