【摘 要】
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计算成像是一种通过联合光学系统和图像处理来实现特定成像功能的新兴研究领域，长期以来，计算成像中的光学与算法联合都采取的是顺序设计模式，即光学系统与图像处理各自分开设计，但这样难以全面发挥二者协同的优势。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习架构的光学系统与图像处理算法端到端协同设计方法开启了解决这一问题的大门。一方面，端到端协同设计通过全面探索整个解空间，可以实现光学与图像处理的自动最佳
【机 构】
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同济大学物理科学与工程学院精密光学工程技术研究所先进微结构材料教育部重点实验室上海市数字光学前沿科学研究基地上海市全光谱高性能光学薄膜器件与应用专业技术服务平台
【基金项目】
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上海市浦江人才计划资助项目（No.20PJ1414200）； 国家自然科学基金资助项目（No.62105243）；
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计算成像是一种通过联合光学系统和图像处理来实现特定成像功能的新兴研究领域，长期以来，计算成像中的光学与算法联合都采取的是顺序设计模式，即光学系统与图像处理各自分开设计，但这样难以全面发挥二者协同的优势。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于深度学习架构的光学系统与图像处理算法端到端协同设计方法开启了解决这一问题的大门。一方面，端到端协同设计通过全面探索整个解空间，可以实现光学与图像处理的自动最佳协同；另一方面，端到端协同设计更使得研制基于任务的最优成像系统成为可能。本文首先介绍了基于光学系统与图像处理端到端协同设计框架的进展，然后介绍了我们基于这一框架在平面透镜的宽谱成像、平面透镜的大视场成像、大景深成像、超分辨成像和快照式光谱成像方面的研究进展。
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