据外媒报道，北京理工大学（Beijing Institute of Technology）的研究团队开发出一种运动补偿方法，使单像素成像技术能够捕捉复杂动态场景的清晰图像。该新方法通过提升移动目标成像清晰度并改善监控图像质量，有望拓展这种计算成像技术的实际应用价值。

图片来源：北京理工大学

单像素成像技术采用单个探测器而非传统像素阵列来获取图像。尽管该技术具有高灵敏度、低成本等优势，但成像速度较慢，且移动场景常导致图像模糊或失真。

北京理工大学研究团队负责人余远金表示：“我们研发的运动补偿单像素成像技术，既能校正运动模糊又能保持图像质量，可显著提升实时视频的清晰度并减少模糊现象，这使得在黑暗或遮挡环境中识别物体或人员变得更为容易。”

研究人员在期刊《光学快报（Optics Express）》中详细阐述了这项独特的运动补偿技术，并展示其在多种运动场景下均能提升图像质量与视频流畅度。

余远金表示：“这项工作是首个专门为单像素成像中复杂场景设计的运动补偿框架，可广泛应用于各类现实场景。该新方法使单像素成像技术能够应用于水下场景或雾中等严苛环境的监测领域，未来还可能在医学诊断和遥感等领域实现更精确的成像。”

运动解决方案的融合

单像素成像通常涉及用一系列光图案照射场景，这些光图案通常通过数字微镜器件（DMD）生成。随后通过单像素探测器测量对应的强度值，并用于计算重建图像。

现有多数单像素成像运动补偿方案并不适用于动态场景，尤其面对复杂背景和未知移动物体时。这些方法通常通过减少每帧测量次数来提高成像帧率，或通过预测运动来补偿场景位移。

研究人员采用创新方案，将两种运动补偿策略融合。研究人员首先运用滑动窗口采样技术，通过在图像上移动固定尺寸的“窗口”识别重叠区域，从而提升帧率；随后结合两组测量数据应用光流估计技术预测像素位移。最后，通过在滑动窗口内实现高频与低频测量值的时间对齐，显著降低了运动伪影。

余远金表示：“这项工作得益于光流模型领域的近期突破，特别是计算效率、鲁棒性和预测精度的提升。此外，成像硬件的进步为我们方法的有效性提供了坚实基础。例如，改进的DMD技术和高灵敏度单像素探测器显著提高了测量信号的信噪比，从而提升了用于运动估计的低频单像素图像质量。”

使运动画面更锐利

研究人员通过模拟动态场景来评估其方法，例如利用公开使用的REDS数据集（The REalistic and Diverse Scenes dataset，该数据集收录了用于训练和评估计算机视觉模型的真实世界视频序列）中的高帧率视频，模拟公交车在街道上行驶的场景。他们还进行了真实世界的移动物体成像实验，例如拍摄一只小型犬在黑色背景上以不同速度移动的图像。

研究人员发现，该运动补偿方法在所有测试场景中显著提升了图像质量和视频流畅度。但他们也指出，由于用于光流估计的低频图像质量相对较低，在运动估计不准确的特定区域确实出现了边缘伪影现象，例如轻微拉伸。

研究团队计划在此基础上开发端到端单像素运动成像模型，通过减少运动补偿过程中的冗余计算，实现动态场景的高速成像。