基于光學注意力機制的單透鏡計算成像效果能夠與商業鏡頭成像效果相媲美。 受訪者供圖

傳統相機鏡頭為了追求極致清晰，往往依靠復雜堆疊的多片透鏡。如何在確保畫質的同時讓鏡頭變得更薄、更輕，已成為單反相機、智能手機、航拍無人機乃至醫療內窺鏡發展的共同瓶頸。近年來，計算成像技術帶來曙光，它允許鏡頭“偷點懶”，靠后續算法來修補鏡頭像差導致的“先天不足”，但如何精準地指導鏡頭設計，使其與算法高效協同，是計算光學成像前沿領域的核心挑戰。

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哈爾濱工業大學侯晴宇教授團隊從人類視覺的奧秘中獲得靈感，提出一種名為“光學注意力機制”的新技術。這項突破讓相機鏡頭也能像人眼一樣，學會“選擇性專注”。該技術有望使鏡頭打破“高性能必然伴隨大體積”的傳統桎梏，邁入輕薄、高清、智能的新時代。相關成果近日發表在光學領域期刊《光學》（《Optica》）上。

人眼堪稱自然進化的成像奇跡

人眼成像是一個復雜而高效的過程。光線照射到物體表面后反射進入眼睛，然后經過瞳孔這一“智能光圈”調節進光量，并由晶狀體完成精細聚焦。光線經過眼內結構的折射后，在視網膜上形成倒立的實像。視網膜上的感光細胞主要包括兩種：約600萬—700萬個視錐細胞和7500萬—1.5億個視桿細胞。視錐細胞負責感知顏色與細節，視桿細胞負責適應弱光。它們通過光化學反應，將光信號轉化為電化學信號。

隨后，視神經將這些信號傳遞至大腦枕葉的視覺皮層。大腦并非簡單接收圖像，而是會對這些圖像信息進行篩選和增強處理，結合記憶與經驗進行解析，最終形成我們感知到的視覺世界。這一由物理信號轉化為視覺感知的過程包含了光學、化學、神經處理等領域，可以說是一個成像奇跡。

相比如今動輒數片透鏡的攝像頭，人眼似乎僅用晶狀體這“單片透鏡”就實現了清晰成像，顯然要高效得多。但實際上，由于光學像差的存在，僅通過單片透鏡很難實現完美成像，人眼在視網膜上的直接成像結果也會模糊，需要經過大腦處理才能得到清晰的視覺感知。

然而，人類視網膜以約每秒8.96兆比特的速度接收數據，但大腦高級視皮層的處理能力有限，為了快速形成清晰的視覺感知，人類視覺形成了注意力機制。人眼觀察世界并非“一視同仁”，當我們注視他人時，大腦會集中處理對方的面部表情和眼神等視覺信息，而背景則會相對模糊，這種注意力機制使得人眼能夠通過精巧的結構實現高效的信息獲取。

光學注意力機制提升圖像生成效率

能否從人類視覺注意力這種智能、高效的處理方式中獲取靈感，對如今日益復雜龐大的光學鏡頭進行簡化呢？侯晴宇團隊深入挖掘計算光學成像機理，成功將這種選擇性注意力機制巧妙地移植到光學設計中。

不同于以往光學設計對鏡頭完美成像的追求，研究團隊提出的光學注意力機制不再苛求鏡頭每個部分都清晰成像，而是像人類視覺那樣選擇性關注部分成像能力，再通過復原算法進行信息補償。這樣一來，無需通過復雜的鏡片組合校正光學像差，也能實現高質量成像。

那么，光學注意力機制是如何引導鏡頭設計的呢？團隊成員、哈爾濱工業大學教授譚凡教介紹，傳統的鏡頭設計要求鏡片不同區域都盡可能匯聚光線，如同要求團隊每個成員都成為“全能冠軍”，而這往往需要大量資源、效率低下。光學注意力機制則像一位高明的“教練”，先評估每位“隊員”的天賦：對于那些天生聚光能力強的區域，將其確立為“主力隊員”，即“注意力區域”來重點優化，確保它們能捕捉最關鍵的細節信息；對于那些天生不擅長聚焦的“非注意力區域”，則不再要求它們去完成不可能的任務，而是引導它們將光線折射到一些特定的、不影響整體畫質的位置，避免“幫倒忙”。

這種“抓大放小、物盡其用”的設計哲學，使鏡頭在設計之初，就有選擇地保住了圖像中最核心的高頻信息，為后續復原算法的修復反演提供了關鍵線索。

消費電子工業設計開辟新空間

這項技術最直觀的產業化前景，在于消費電子領域，特別是智能手機中。

手機攝像頭高分辨率與輕薄化一直是一對矛盾。侯晴宇團隊選取了一個典型的手機鏡頭模組進行驗證。該模組原由6片透鏡精密組合而成，總長度約為5.4毫米。應用光學注意力機制進行協同設計后，在保持相同視野、焦距和進光量的前提下，研究團隊成功地將透鏡數量減少為4片，總長度也壓縮至4.4毫米。“這意味著手機的攝像頭可以做得更薄，為電池、散熱等其他重要元件騰出寶貴空間，讓手機整體設計更加優雅。”侯晴宇表示，或許在不久的將來，搭載頂級影像系統的智能手機，其后置模組凸起將成為歷史。

更令人驚喜的是，簡化鏡頭直接拍攝的原始圖像經過與之匹配的智能算法修復后，最終成像的清晰度、對比度與現有的復雜鏡頭系統幾乎不相上下。“這證明，通過光學硬件與計算軟件的深度聯合，完全可以在簡化物理結構的同時，獲得媲美乃至超越傳統的高清畫質，為消費電子的工業設計打開新的想象空間。”侯晴宇說。

該技術的另一大魅力，在于它能“點石成金”，極大地釋放簡單光學元件的潛力。我們生活中常見的放大鏡、貓眼門鏡等單片透鏡，因難以校正像差，成像往往扭曲模糊，傳統優化方法試圖讓單透鏡面面俱到，結果往往是各方面表現平平。

“應用光學注意力機制能夠使單透鏡徹底‘逆襲 ’。”譚凡教解釋道，光學注意力機制先識別并強化單透鏡自身聚光能力最好的核心區域，同時引導其他區域的光線為核心區域成像服務，而非形成干擾。經過優化與算法處理，廉價單透鏡的成像質量實現了飛躍，其細節分辨率相比傳統設計方法提升超過50%。

這意味著，未來在安防監控攝像頭、物聯網傳感器、膠囊內窺鏡等對成本和體積極為敏感的領域，有可能采用極其簡單的鏡頭。這些簡單鏡頭配合云端或終端的智能算法，能夠實現過去只有昂貴復合鏡頭才能達到的成像效果，從而大幅降低成本，推動智能視覺在更多場景的普及。

光學注意力機制為計算成像的產業化鋪設了一條高速通道。在醫療領域，更微小、更清晰的內窺鏡將幫助醫生更精準地實施微創手術；在自動駕駛中，低功耗、可隱藏于車身的超清攝像頭將提升車輛的環境安全感知能力；在AR、VR設備上，輕便舒適的形態將成為可能。

當然，這項技術走向大規模應用仍需跨越一些障礙，包括生產工藝的適配、算法優化的效率以及與傳統系統的兼容性等問題，需要產業鏈上下游企業共同協作解決。“但可以預見，這種仿生智能的光學設計思想，正帶領我們走向一個設備更隱形、視覺更清晰、智能更普及的未來。”侯晴宇說。