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Physics-informed computational aberration correction for simplified optical systems
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AI
DOI：10.37188/co.2025-0144.png)
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摘要
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为解决高性能光学系统中结构复杂和高成本的问题，本研究提出了一种面向计算校正的光学系统简化与像差校正方法。在光学设计方面，构建了基于像差可校正性分析的简化设计准则：优先抑制神经网络难以补偿的像差，同时保留适合计算校正的部分，从而在简化光学系统结构的同时确保成像质量。在计算处理方面，设计了一个多模块渐进协同校正网络，包含四个模块：畸变校正、色差补偿、基于物理约束点扩散函数的单色像差校正和频域增强。该网络由时间阶段控制器（TSC）驱动，利用其动态权重调度机制进行渐进的分阶段处理，有效抑制不同像差类型间的相互干扰。实验结果表明，经该网络校正的简化双镜头系统所获图像的峰值信噪比（PSNR）达到31.47 dB，结构相似性（SSIM）为0.95，成像质量可与常规六镜头双高斯系统相媲美，同时显著降低光学系统复杂度。消融实验验证了TSC和多模块校正架构的有效性。本研究为通过简化光学系统实现高质量成像提供了新的技术路径。
Keyword:
aberration correction
computational imaging
simplified lens system
deep learning
