計算イメージングは、光学システムと画像処理を組み合わせて特定のイメージング機能を実現する新興の研究分野です。長い間、計算イメージングにおける光学とアルゴリズムは逐次設計モデルを採用しており、光学システムと画像処理はそれぞれ別々に設計されていましたが、これでは両者の協調の利点を十分に発揮することが困難でした。近年、深層学習技術の急速な発展に伴い、深層学習アーキテクチャに基づく光学システムと画像処理アルゴリズムのエンドツーエンドの協調設計手法がこの問題を解決する道を開きました。一方で、エンドツーエンドの協調設計は全ての解空間を包括的に探索することで、光学と画像処理の自動最適協調を実現でき、他方では課題に基づく最適なイメージングシステムの開発を可能にします。本稿ではまず、光学システムと画像処理のエンドツーエンド協調設計フレームワークの進展を紹介し、その後、当該フレームワークに基づく平面レンズの広帯域イメージング、平面レンズの広視野イメージング、大深度イメージング、超解像イメージング、およびスナップショット分光イメージングに関する研究進展について述べます。

計算イメージング; エンドツーエンド設計; 課題ベースイメージングシステム