Credit:pix abay/CC0 Public Domain单光子成像是高速数字摄影的未来，在弱光条件下大大超越了传统相机。然而，修复由独立物体的运动引起的模糊仍然具有挑战性。最近，东京科学大学的研究人员开发了一种创新的去模糊方法，可以准确估计单个物体的运动，并相应地调整最终图像。他们的策略即使在复杂的动态场景中也能产生高质量的图像，并可能在医学、科学和安全领域得到应用。自19世纪中期摄影开始以来，成像技术已经取得了长足的进步。现在，许多用于高要求应用的最先进的相机依赖于与面向消费者的设备有很大不同的机制。这些相机中没有一台采用了被称为“单光子成像”的技术，这种技术可以在黑暗条件和快速动态场景下产生非常出色的效果。但是单光子成像和传统成像有什么不同呢？
当用普通的互补金属氧化物半导体相机拍照时，就像智能手机上的相机一样，相机传感器在预定的曝光时间内对大量涌入的光子开放。传感器网格中的每个像素都输出一个模拟值，该值取决于曝光期间击中该像素的光子数量。
然而，这种类型的成像几乎没有处理运动物体的方法；物体的运动必须比曝光时间慢得多，以避免模糊。相比之下，单光子相机以非常短的单独曝光时间捕捉连续帧的快速爆发。这些帧是二进制的——一个由1和0组成的网格，分别指示曝光期间每个像素是否有一个光子到达。为了从这些二进制帧(或位平面)中重建实际图像，许多帧必须被处理成单个非二进制图像。这可以通过为网格中的所有像素分配不同的亮度级别来实现，具体取决于每个像素有多少位平面为“1”。
除了更高的速度之外，单光子成像的完全数字化特性允许设计巧妙的图像重建算法，可以弥补技术李米站或困难的场景。在日本东京科学大学，滨本孝之教授领导着一个研究团队，致力于进一步发展单光子成像的能力。滨本教授和他的团队的最新研究发表在IEEE Access上，他们开发了一种高效的算法来修复由成像对象运动引起的模糊，以及整个图像的常见模糊，例如由相机抖动引起的模糊。
他们的方法解决了单光子成像的现有去模糊技术的许多限制，当场景中的多个对象以不同的速度移动并动态地相互重叠时，这些技术会产生低质量的图像。所提出的方法采用了更通用的策略，而不是根据单个物体的估计运动或者基于物体被认为在运动的空间区域来调整整个图像。
首先，运动估计算法通过统计评估比特值如何随时间变化(在不同的比特平面上)来跟踪单个像素的运动。这样，正如研究人员通过实验证明的那样，可以准确地估计单个物体的运动。“我们的测试表明，即使在入射光子很少的黑暗条件下，所提出的运动估计技术也能产生误差小于一个像素的结果，”滨本教授评论道。
该团队随后开发了一种使用运动估计步骤结果的去模糊算法。第二种算法将具有相似运动的像素分组在一起，从而在每个位平面中识别以不同速度运动的独立对象。这允许根据通过它的物体的运动独立地去模糊图像的每个区域。通过模拟，研究人员表明，他们的策略产生了非常清晰和高质量的图像，即使是在光线不足的动态场景中，挤满了以不同速度行进的物体。
总的来说，这项研究的结果恰当地展示了，如果着手开发有效的图像处理技术，单光子成像可以得到多大的改善。“在光子受限的情况下获得清晰图像的方法将在几个领域有用，包括医学、安全和科学。滨本教授说:“我们的方法有望带来新技术，在外太空等黑暗环境中实现高质量成像，并实现超慢记录，这将远远超过当今最快相机的能力。他还表示，即使是消费者级别的相机也可能及时受益于单光子成像的进步。
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