基于 Restormer 神经网络的全视场成像：实现双曲面金属透镜的宽视场成像
光学
2025-08-05 v2
摘要
金属透镜的超薄形式因其高性价比而具有高度吸引力，适用于新型传感和成像应用。在各种相位轮廓中，双曲面金属透镜尤为突出，因其无球差且目前具有最高的聚焦效率之一。然而，对于成像而言，双曲面金属透镜呈现出显著的偏轴畸变，严重限制了可实现的视场 (FOV)。只有在这些畸变得到纠正的情况下，才能实现双曲面金属透镜的 FOV 扩展。本文演示了使用 Restormer 神经网络可纠正这些严重的偏轴畸变，从而实现双曲面金属透镜摄像机的宽视场成像。重要的是，我们演示了仅使用由本征点扩散函数 (eigenPSF) 方法生成的 spatially-varying blurred images 的模拟数据集训练 Restormer 网络，无需进行耗时的实验数据收集。这一无参考训练确保 Restormer 仅学习纠正光学畸变，结果重构忠实于原始场景。使用该方法，我们表明双曲面金属透镜摄像机可用于在多样化照明条件下获取 54{\deg} 宽视场的高质量成像。
引用
@article{arxiv.2507.21562,
title = {Neural network enabled wide field-of-view imaging with hyperbolic metalenses},
author = {Joel Yeo and Deepak K. Sharma and Saurabh Srivastava and Aihong Huang and Emmanuel Lassalle and Egor Khaidarov and Keng Heng Lai and Yuan Hsing Fu and N. Duane Loh and Ramon Paniagua-Dominguez and Arseniy I. Kuznetsov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.21562},
year = {2025}
}