Global Search Optics: Automatically Exploring Optimal Solutions to Compact Computational Imaging Systems

要約

モバイル ビジョンの人気により、高度でコンパクトな計算イメージング システムに対する需要が生じており、軽量の光学システムと効果的な画像再構成モデ​​ルの両方の開発が必要です。
最近では、ジョイント設計パイプラインが研究の最前線に来ており、データ駆動型学習によって 2 つの重要なコンポーネントが同時に最適化され、最適なシステム設計が実現されます。
ただし、これらの設計の有効性は光学システムの初期セットアップに大きく依存し、全体的に最適なソリューションに到達するのを妨げる非凸のソリューション空間によって複雑になります。
この研究では、コンパクトな計算イメージング システムを自動的に設計するための Global Search Optics (GSO) を 2 つのパートで紹介します。(i) 自動光学設計のための融合最適化手法 (OptiFusion)。特定の設計仕様の下で多様な初期光学システムを検索します。
(ii) Efficient Physic-aware Joint Optimization (EPJO)。物理的制約を考慮して初期光学システムと画像再構成ネットワークの同時最適化を実行し、最終的に最適解を選択します。
スリーピース (3P) 球体計算イメージング システムの設計に関する広範な実験結果は、GSO が優れたグローバル最適構造探索能力を実現する革新的なエンドツーエンドのレンズ設計パラダイムとして機能し、より高度なイメージングを備えたコンパクトな計算イメージング システムを提供することを示しています。
従来の方法と比較した場合の品質。
ソースコードは https://github.com/wmengshenyou/GSO で公開されます。

要約(オリジナル)

The popularity of mobile vision creates a demand for advanced compact computational imaging systems, which call for the development of both a lightweight optical system and an effective image reconstruction model. Recently, joint design pipelines come to the research forefront, where the two significant components are simultaneously optimized via data-driven learning to realize the optimal system design. However, the effectiveness of these designs largely depends on the initial setup of the optical system, complicated by a non-convex solution space that impedes reaching a globally optimal solution. In this work, we present Global Search Optics (GSO) to automatically design compact computational imaging systems through two parts: (i) Fused Optimization Method for Automatic Optical Design (OptiFusion), which searches for diverse initial optical systems under certain design specifications; and (ii) Efficient Physic-aware Joint Optimization (EPJO), which conducts parallel joint optimization of initial optical systems and image reconstruction networks with the consideration of physical constraints, culminating in the selection of the optimal solution. Extensive experimental results on the design of three-piece (3P) sphere computational imaging systems illustrate that the GSO serves as a transformative end-to-end lens design paradigm for superior global optimal structure searching ability, which provides compact computational imaging systems with higher imaging quality compared to traditional methods. The source code will be made publicly available at https://github.com/wumengshenyou/GSO.

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