稀疏全息术： 创造三维图像的新方法

大卫-布拉迪（最右）在他的实验室与博士生董志鹏（最左）和王晓在一起。资料来源：Amee Hennig

计算成像在过去十年中取得了巨大的进展。这一过程涉及到使用先进的算法和硬件的组合来创建传统相机无法捕捉的图像。

亚利桑那大学光学科学教授大卫-布拉迪利用计算成像工具，开发了一种称为稀疏全息的新技术，从二维全息图中创建三维图像。

"布拉迪说："通常情况下，当你看全息图时，你可以看到物体，就像它在那里一样。"但你不能真正地重建它，就像它是一个真正的三维物体一样。"

布拉迪开发了一套用于测量二维全息图的算法和策略，并使用这些测量结果来估计三维物体。由此产生的图像不是一张照片；相反，它是一个场景的三维表示。布拉迪说，一个人可以使用交互式软件或通过3D打印模型来查看三维表现。

布雷迪说："成像方面的问题是，照片和成像系统只能形成二维图像，但世界确实是三维的。"他的稀疏全息技术工作为他赢得了2023年Optica（一个致力于光学和光子学的国际组织）的Emmett N. Leith奖。

布拉迪说，他的研究兴趣一直围绕着光学成像，多年来稀疏全息术成为一种自然延伸。稀疏全息术是布雷迪和他的研究小组20年来一直从事的高效三维成像系统这一更广泛项目的一部分。

"我的小组的核心研究兴趣是如何将光学测量推向可能的物理极限，"布雷迪说。

2012年，布雷迪和他的团队通过在一个设备中集成98个微型摄像头，开发了世界上第一台千兆像素相机。用该相机拍摄的图像显示了前所未有的细节。

布拉迪的稀疏全息技术可用于需要三维图像的情况，包括有移动物体需要做成三维的情况。

布拉迪说，通常情况下，不可能创建移动物体的三维图像，例如通过显微镜观察的活体组织或生物体。稀疏全息技术使之成为可能。

"他说："我们可以形成游鱼或移动物体的三维图像。

他说，稀疏全息术还可以用于测量自动驾驶汽车或视频游戏的三维场景。

布拉迪的研究小组已经将稀疏全息技术应用于现实世界的场景，如X射线系统和许多类型的相机。

布拉迪说，尽管听起来很复杂，但计算成像工具正变得更加用户友好，而且一直在变得更好。

"他说："我们可以捕获非常高帧率的图像，非常高分辨率的图像，并使用这些计算成像工具来突破空间、时间和维度上的分辨率极限。

布雷迪因其工作于3月被授予Emmett N. Leith奖章。该奖章于2006年设立，以纪念全息技术和光学信息处理领域的世界知名科学家Emmett N. Leith，以表彰他在该领域的开创性贡献。

在未来，布雷迪的研究小组正计划开发由微型相机阵列组成的 "超级相机"，这将类似于由较小的计算机构建的超级计算机。布拉迪的团队正在使用全息测量法对相机阵列进行测量，以增加光圈的大小，也就是光可以进入相机的开口。布拉迪说，稀疏全息技术使相机能够从一个足球场那么大的区域内分辨出比人的头发还要小的特征。

布拉迪说，随着最近人工智能生成的图像和被操纵的 "深层假象 "的进展，每个人都认识到，我们正处于成像系统性质的根本变化之中。

"他说："虽然人工智能将改变我们与数据的互动，但基本的故事是计算成像正在增加我们看世界的能力。