계산 이미징은 광학 시스템과 이미지 처리를 결합하여 특정 이미징 기능을 구현하는 신흥 연구 분야입니다. 오랫동안 계산 이미징에서 광학과 알고리즘은 순차적 설계 방식을 따랐으며, 광학 시스템과 이미지 처리를 각각 별도로 설계했기 때문에 두 요소 간의 협력 장점을 충분히 발휘하기 어려웠습니다. 최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 딥러닝 구조를 기반으로 한 광학 시스템과 이미지 처리 알고리즘의 엔드 투 엔드 공동 설계 방법이 이 문제를 해결하는 문을 열었습니다. 한편으로, 엔드 투 엔드 공동 설계는 전체 해 공간을 포괄적으로 탐색하여 광학과 이미지 처리의 자동 최적 협력을 실현할 수 있으며, 다른 한편으로는 과제 기반 최적 이미징 시스템 개발을 가능하게 합니다. 본문에서는 먼저 광학 시스템과 이미지 처리의 엔드 투 엔드 공동 설계 프레임워크의 진전을 소개한 후, 평면 렌즈의 광역 스펙트럼 이미징, 평면 렌즈의 광시야 이미지, 깊은 피사계 심도 이미징, 초고해상도 이미징 및 스냅샷 분광 이미징 분야에서의 연구 진전을 소개합니다.

계산 이미징; 엔드 투 엔드 설계; 과제 기반 이미징 시스템