The joint design of the optical system and the downstream algorithm is a challenging and promising task. Due to the demand for balancing the global optimal of imaging systems and the computational cost of physical simulation, existing methods cannot achieve efficient joint design of complex systems such as smartphones and drones. In this work, starting from the perspective of the optical design, we characterize the optics with separated aberrations. Additionally, to bridge the hardware and software without gradients, an image simulation system is presented to reproduce the genuine imaging procedure of lenses with large field-of-views. As for aberration correction, we propose a network to perceive and correct the spatially varying aberrations and validate its superiority over state-of-the-art methods. Comprehensive experiments reveal that the preference for correcting separated aberrations in joint design is as follows: longitudinal chromatic aberration, lateral chromatic aberration, spherical aberration, field curvature, and coma, with astigmatism coming last. Drawing from the preference, a 10% reduction in the total track length of the consumer-level mobile phone lens module is accomplished. Moreover, this procedure spares more space for manufacturing deviations, realizing extreme-quality enhancement of computational photography. The optimization paradigm provides innovative insight into the practical joint design of sophisticated optical systems and post-processing algorithms.


翻译:光学系统与下游算法的联合设计是一项具有挑战性且前景广阔的任务。由于需要平衡成像系统的全局最优性与物理仿真的计算成本,现有方法无法实现如智能手机和无人机等复杂系统的高效联合设计。本研究从光学设计角度出发,以分离像差表征光学系统。此外,为在不依赖梯度的情况下衔接硬件与软件,提出了一种图像仿真系统,用于复现大视场镜头的真实成像过程。针对像差校正,我们提出了一种能够感知并校正空间变化像差的网络,并验证其相较于现有最优方法的优越性。综合实验揭示了联合设计中分离像差校正的偏好顺序:纵向色差、横向色差、球差、场曲、彗差,而像散位列最后。基于此偏好,消费级手机镜头模组的总轨迹长度减少了10%。此外,该流程为制造偏差留出更多余量,实现了计算摄影的极致质量提升。该优化范式为复杂光学系统与后处理算法的实际联合设计提供了创新性见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
专知会员服务
55+阅读 · 2020年3月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月27日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月26日
VIP会员
最新内容
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 今天7:47
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:37
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:14
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
13+阅读 · 6月10日
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
14+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员