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计算成像的关键技术
□ 红外与光谱成像：获取二维图像外的光谱信息，用于物质识别和分类，如成分分析、伪装识别。
□ 非视域成像 (NLOS)：利用中介面反射，通过计算光的时间信息看见拐角后的物体，可用于灾难救援、自动驾驶。
□ 光场成像：同时记录光线的位置和方向，实现先拍照后对焦，许多智能手机的人像模式便应用此原理。
□ 偏振成像：通过获取光的偏振信息，在复杂环境下提升图像对比度，如透雾、水下成像或工业检测。
□ 全息成像：记录并重建包含振幅和相位信息的光波，实现三维显示与精密测量，如显微观察。
□ 相位成像：将人眼不可见的物体相位信息转为可见的强度图像，广泛用于生物医学领域的透明细胞观测。
□ 压缩感知成像：以低于传统Nyquist采样率采集信号，从稀疏采样中高概率重建图像，显著提升效率。
□ 超分辨率成像：通过算法突破探测器物理像素极限，重建出更高分辨率图像，如今许多手机的长焦拍摄便受益于此。
□ 散射成像：利用计算技术“透过”生物组织等散射介质成像，是介观尺度无创观察的关键技术。
□ 鬼成像 (关联成像)：通过两束光的强度关联“计算”出物体图像，实现了光路与探测分离的“非定域”成像。