2018年01月29日，你或許已經(jīng)滿足于最新一代智能手機(jī)上的相機(jī)技術(shù)，因?yàn)槠淠軌蜃R別你的面部，并且以超高分辨率拍慢鏡頭視頻。但事實(shí)上，這些技術(shù)只是一場更大革命的開始。

　　最新的相機(jī)研究正在從增加分辨率轉(zhuǎn)向融合相機(jī)數(shù)據(jù)和計(jì)算處理。映維網(wǎng)不是在指Photoshop般的處理，并不只是單純地把風(fēng)格和濾鏡添加至圖片，而是說一種更為激進(jìn)的新方法，其中傳入的數(shù)據(jù)可能看上去根本就不像一張圖像。只有經(jīng)過一系列的計(jì)算步驟，經(jīng)過涉及復(fù)雜計(jì)算和建模光線如何通過場景或相機(jī)的一系列步驟后才會(huì)生成最終的圖像。

　　這個(gè)額外的計(jì)算處理層能夠神奇地使我們擺脫傳統(tǒng)成像技術(shù)的束縛。在未來某一天，我們甚至可以不再需要傳統(tǒng)意義上的相機(jī)。相反，我們只需使用在數(shù)年前淡出我們視野的用于成像的光線檢測器。它們將可以實(shí)現(xiàn)一系列神奇的事情，比如說“看穿”迷霧，人體，甚至是墻后。

　　1. 單像素相機(jī)

　　一個(gè)極端的例子是單像素相機(jī)，它依賴于一個(gè)非常簡單的原理。傳統(tǒng)的相機(jī)使用大量像素(微小的傳感器元件)來捕捉可能只是由單個(gè)光源照亮的場景。但你也可以反其道而行之，用單個(gè)像素來捕獲來自許多光源的信息。

　　要做到這一點(diǎn)，你需要一個(gè)受控光源(如一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)投影儀)，然后一次照亮一個(gè)場景或者以一系列不同的模式照亮一個(gè)場景。對于每個(gè)照明點(diǎn)或模式，你接下來需要測量反射的光量并且將所有內(nèi)容相加，從而創(chuàng)建最終的圖像。

　　這樣做的缺點(diǎn)是，你必須提供大量照明點(diǎn)或模式才能生成一張圖像(對此，常規(guī)相機(jī)只需拍攝一張照片即可)。但這種成像方式可以讓你創(chuàng)造出不可能的相機(jī)，例如能夠支持超過可見光譜的光波長(因?yàn)槟銦o法把優(yōu)秀的檢測儀集成至相機(jī))。

　　這種相機(jī)可以拍攝迷霧或大雪中的圖片。又或者是它們可以模擬一些動(dòng)物的眼睛，根據(jù)場景中的內(nèi)容自動(dòng)增加圖像分辨率(捕捉的細(xì)節(jié)數(shù)量)。

　　它們甚至有可能從光粒子(從來不會(huì)與我們希望拍攝的對象相交)中捕捉圖像。這可以利用一種名為“量子糾纏”的概念，亦即兩個(gè)粒子可以以一種特殊的方式連接：即便兩者相隔萬里，一個(gè)粒子發(fā)生了什么事情，另一個(gè)粒子也會(huì)發(fā)生什么事情。這能夠帶來一種有趣的可能性，我們可以看到照亮?xí)r屬性可能會(huì)發(fā)生改變的對象，比如說眼睛。例如，視網(wǎng)膜在黑暗中和在光線下是否一模一樣呢?

　　2. 多傳感器影像

　　對于即將到來的相機(jī)技術(shù)中，單像素成像僅僅只是最簡單的創(chuàng)新之一，而且這項(xiàng)技術(shù)乍看起來依賴于成像的傳統(tǒng)概念。但對于這種能夠使用大量信息而傳統(tǒng)技術(shù)又只能采集少量信息的系統(tǒng)而言，我們已經(jīng)看到市場出現(xiàn)了大量的興趣。

　　這時(shí)我們可以采用涉及令一系列不同檢測儀指向同一場景的多傳感器技術(shù)。哈勃望遠(yuǎn)鏡就是這方面的一個(gè)開創(chuàng)性例子，這款設(shè)備生成的圖像是由在不同波長下拍攝的許多不同圖像所組合而成。但現(xiàn)在你已經(jīng)可以購買這種技術(shù)的商業(yè)版本，比如說Lytro相機(jī)。Lytro相機(jī)能夠收集關(guān)于同一傳感器上的光強(qiáng)度和方向信息，然后產(chǎn)生在拍攝圖像之后可以重新聚焦的圖像。

　　下一代的相機(jī)可能就像是Light L16相機(jī)。這款產(chǎn)品包含了基于十多種不同傳感器的突破性技術(shù)，而它們的數(shù)據(jù)能夠通過計(jì)算機(jī)結(jié)合在一起，從而提供一張可重新調(diào)焦和可重新定位的50MB專業(yè)質(zhì)量圖像。此外，相機(jī)本身看起來就像是一個(gè)瘋狂相機(jī)攝像頭的畢加索式解讀。

　　然而，這些僅僅只是邁向下一代能夠改變我們思考和拍攝圖像方式的相機(jī)的第一步。研究人員也正在努力研究“看穿”迷霧，墻后，甚至是人體和大腦深處影像時(shí)所遇到的問題。所有這些技術(shù)都依靠于結(jié)合圖像和解釋光線如何通過或圍繞不同物質(zhì)的模型。

　　另一個(gè)有意義的方法是依靠人工智能來“學(xué)習(xí)”如何中數(shù)據(jù)中識別對象。這些受到人腦學(xué)習(xí)過程啟發(fā)的技術(shù)有可能在未來的成像系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。

　　單個(gè)光子成像和量子成像技術(shù)也正在成熟，而它們能夠以令人難以置信的低光照水平拍攝照片，并且以令人難以置信的速度拍攝視頻(達(dá)到每秒兆億幀)。這足以甚至捕捉光線本身穿過場景的圖像。

　　其中一些技術(shù)可能需要一定的時(shí)間才能真正開發(fā)成功，但我們現(xiàn)在已經(jīng)確信，我們可以通過巧妙組合新技術(shù)和計(jì)算來解決一系列的問題。