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11
2025
-
04
南京大学王漱明团队Optica：高清被动立体超构透镜成像
作者：
导读
在科学研究与技术应用领域，如何精准获取三维物体的详细信息一直是个关键难题。当我们试图在二维图像中捕捉三维物体时，不可避免地会损失大量的三维细节信息。传统的飞行时间（ToF）和结构光照明技术虽能在一定程度上重建三维形态，却需要主动激发且对环境条件极为敏感。与之不同，偏振立体成像虽能被动收集反射光，避免了双目视差系统的复杂运算，然而传统方法依赖多个偏振片或多次曝光来分离四种线性偏振，这对实时单次成像造成了限制。
近期，来自南京大学王漱明团队提出并展示了一种小型化的快照偏振立体成像技术（SPSIM）。该技术利用偏振超表面透镜，将全斯托克斯的偏振光解耦并聚焦，再借助神经网络算法，实现了高分辨率、即时性的三维形态重建。这种偏振超表面透镜平均消光比可达25 dB（与商用偏振器相当），中心波长效率达到65%（超越了商用偏振相机50%的限制），使得获取全斯托克斯参数（FSPs）成为可能。在神经网络算法的辅助下，系统仅需短短几秒就能生成目标物体完整的三维纹理。值得注意的是，与仅使用线性偏振的传统三维重建系统相比，SPSIM引入正交圆偏振后，显著提高了表面法线恢复的精度，达到0.15 mm以内的深度精度。相关成果以“Miniaturized high-efficiency snapshot polarimetric stereoscopic imaging”为题发表于Optica。
图1：小型化快照偏振立体成像示意图（图源：Optica）
SPSIM 系统的三维重建工作从预处理开始，目的是获取天顶角ϑ和方位角𝜓的唯一值。深度信息通过所测量的全斯托克斯参数（FSP）、偏振角（AOP）和偏振度（DOP）进行大致恢复。为解决方位角𝜓的不确定性问题，我们采用了从阴影恢复形状（SFS）作为物理先验。随后引入了神经网络，通过利用全斯托克斯参数（FSP）和先验信息对增强型U-Net网络进行训练，以实现精确的表面法线恢复。
图2：偏振3D重建系统的流程图（图源：Optica）
为评估网络性能，研究人员对测试集重建的表面法线贴图进行定性与定量分析。选取瓶子、杯子等物体测试发现，在自然光照下，人眼及标准相机难以辨别树脂材料细节，而SFP方法敏感度高。相比传统方法，神经网络驱动的SFP在光滑表面显著降低重建误差，精度提升明显。同时，测试证实圆偏振（CP）对形状恢复至关重要，其提供的信息能精准捕捉细微轮廓变化，缺失CP会使法线贴图误差大、细节少，可见偏振立体成像中纳入CP是获取详细物体纹理的关键。
图3：三维物体表面法线及圆偏振引入的精度提升（图源：Optica）
采用离散积分表面法线的方式，有效规避了可积性问题。针对不同物体展开实验，结果显示该方法重建效果优异。不仅能精准区分物体各部分深度，如清晰辨别狗的腿与背景的深度差异，还能出色地保留物体表面细节，生动还原动物面部表情。在重建Moai 雕像时，嘴部仅0.15mm的轻微突出也能精准恢复，重建深度精度小于0.15mm。实验还从多个角度捕捉物体，通过融合点云数据，成功恢复出完整的3D 纹理。
图4：三维深度结果及全角度深度恢复（图源：Optica）
总结
相较于传统方法，SPSIM系统具有超紧凑、高效以及高分辨率的特性，使其不仅能轻松集成到便携式设备中，在极端环境下也能稳定运行，更为下一代成像系统的发展注入了新的活力。这项研究成果无疑为三维成像领域开辟了新的方向，有望在多个领域得到广泛应用，推动相关技术的进一步革新。
论文信息
Boyan Fu, Xuxi Zhou, Tianyue Li, Hao Zhu, Zhen Liu, Shiyu Zheng, Yifan Zhou, Yiwan Yu, Xun Cao, Shuming Wang, Zhenlin Wang, and Shining Zhu, "Miniaturized high-efficiency snapshot polarimetric stereoscopic imaging," Optica 12, 391-398 (2025)
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