转一篇《计算成像（Computational Imaging）》 y~w -z4
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计算成像是使用依赖于大量计算的算法从测量中间接形成图像的过程。与传统成像相比，计算成像系统涉及传感系统和计算的紧密集成，以形成感兴趣的图像。快速计算平台(如多核cpu和gpu)无处不在，算法和现代传感硬件的进步导致成像系统的功能显著增强。计算成像系统涵盖了广泛的应用，包括计算显微镜，层析成像（CT），MRI，超声成像，计算摄影，合成孔径雷达(SAR)，地震成像等。在计算成像系统中的传感和计算的集成允许访问信息，否则是不可能的。 33{( IzL0
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（1）单张x射线图像不能显示骨折的精确位置，但CT扫描结合多张x射线图像可以确定3D骨折的精确位置； Q
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（2）典型的相机图像不能在角落周围成像。然而，通过设计一个包括发送快速光脉冲、记录接收到的信号和使用算法的设置，研究人员已经展示了构建这样一个系统的第一步。 :< )"G&
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计算成像系统还使系统设计者能够克服一些光学和传感器的硬件限制(分辨率，噪声等)，克服在计算领域的挑战。这种系统的一些例子包括相干衍射成像，编码孔径成像和图像超分辨率。 ),<E-Ub
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虽然计算成像涵盖了广泛的应用，但在计算成像系统中使用的算法通常与解决数学逆问题有关。算法一般分为直接反演技术，通常是“快速”和迭代重建技术，计算成本高，但能够模拟更复杂的物理过程。设计计算成像系统算法的典型步骤是： 0{8^)apII
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（1）阐明测量值与待估量之间的关系。这个过程需要一个数学模型来解释测量结果与未知的关系。例如:在高动态范围成像中，测量值是待成像区域的已知曝光序列。在x射线CT扫描中，测量值是从x射线源和探测器相机的几个已知位置获得的患者x射线图像，与x射线传播有良好的关系； y}fF<qih'>
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（2）选择一个度量来“反转”度量并重构感兴趣的量。这可以是一个简单的度量，例如测量值和模型之间的最小二乘差，也可以是一个更复杂的度量，基于对探测器噪声统计数据的精确建模和感兴趣对象的模型。这种选择可能与为要重构的量选择统计估计器有关； C^o9::ER
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（3）设计快速而健壮的算法来计算步骤2的解决方案。这些算法通常使用从数学优化和映射到快速计算平台的技术来构建实际系统。
