Imagem computacional é um campo emergente de pesquisa que realiza funções específicas de imagem através da integração conjunta de sistemas ópticos e processamento de imagem. Durante muito tempo, a óptica e os algoritmos na imagem computacional seguiram um modelo de design sequencial, onde o sistema óptico e o processamento de imagem são projetados separadamente, o que dificulta aproveitar plenamente as vantagens da cooperação entre eles. Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento das tecnologias de aprendizado profundo, o método de design colaborativo de ponta a ponta baseado em arquitetura de aprendizado profundo abriu a porta para resolver esse problema. Por um lado, o design colaborativo de ponta a ponta pode alcançar a melhor cooperação automática entre óptica e processamento de imagem por meio de uma exploração abrangente de todo o espaço de soluções; por outro lado, o design colaborativo de ponta a ponta possibilita o desenvolvimento de sistemas de imagem ótimos baseados em tarefas. Este artigo apresenta primeiro os avanços do arcabouço de design colaborativo de ponta a ponta entre o sistema óptico e o processamento de imagem, e depois apresenta nossos avanços nessa estrutura nas áreas de imagem espectral ampla com lentes planas, imagem de grande campo de visão com lentes planas, imagem de grande profundidade de campo, imagem de super-resolução e imageamento espectral instantâneo.

Imagem computacional; design ponta a ponta; sistema de imagem baseado em tarefas