随着现代光学成像技术的不断发展，三维点扩散函数（PSF）的工程化成为提升成像质量和功能的关键环节。由加州大学洛杉矶分校（UCLA）Samueli工程学院的研究团队近期突破性开发的通用框架，成功实现了定制化、空间变化的3D PSF，通过创新的衍射光学处理器实现先进成像功能，掀开了计算光学领域的新篇章。该技术不仅突破了传统相位掩膜的限制，且无需机械扫描或复杂数字重构，推动了成像速度与准确性的全新飞跃。三维点扩散函数在显微镜、光谱学及计算成像等众多应用中扮演着核心角色，精准设计的PSF能够有效控制光的空间分布，进而极大提升成像的解析度和信息量。传统方法主要依赖于分布于孔径平面的相位掩膜，受限于数学表达的复杂度和结构的固定性，无法实现灵活多变的三维控制。UCLA团队则引入了多层被动衍射光学表面，通过深度学习算法优化设计，使得光的输入和输出体积之间的线性变换可任意拟合，从而实现任意形态和空间变化的3D PSF。
在实际应用中，这种衍射光学处理器能够精确控制光强分布，达到衍射极限，保证成像质量的最高水准。尤其值得注意的是，这一框架兼容空间与光谱信息的联合设计，为多光谱快照成像提供了理想解决方案。拍摄时无需借助光谱滤光片或进行机械轴向扫描，亦无须后续的数字处理，所有信息均可通过光学系统瞬时捕获，大幅提升了成像速度和通量。这种全光学的处理方式不仅简化了仪器结构，还降低了系统成本和复杂度。同时，为高通量三维显微成像、光学传感和数据编码提供了极大便利。研究中详细分析表明，基于此通用框架的PSF设计能在复杂环境下灵活响应，赋予成像设备前所未有的适应性，满足多样化科研与工业需求。
该研究由Md Sadman Sakib Rahman博士和Aydogan Ozcan博士领导，隶属于加州纳米系统研究所（CNSI）和电子计算工程系。其成果发表于国际光学学术期刊《Light: Science & Applications》，为未来计算成像、光学传感和信息处理奠定了坚实技术基础。未来展望中，这一通用设计框架有望广泛应用于便携式多光谱成像仪、高通量三维生物显微镜，以及创新的光学数据传输系统，推动多学科交叉融合和产业升级。此外，通过结合人工智能算法对衍射表面进行优化设计，进一步释放了传统光学设计的潜力，实现更加复杂且定制化的光场调控。具体应用层面，利用该技术构建的多功能成像平台可在医疗诊断、环境监测和材料分析中展现卓越表现，提升检测精度和效率。同时，因其无需复杂机械结构，系统的稳固性和耐用性也得到了显著提升。
计算成像领域也将借助此类通用框架实现前所未有的信息处理能力，整合空间与光谱数据，实现三维实时无损成像。研究团队通过大量仿真与实验验证，证明了该框架具备极高的灵活性和兼容性，适用于多种波长、多种成像环境，使光学设计摆脱了传统局限。综上，通用3D点扩散函数工程框架不仅为光学成像领域带来了颠覆性技术进步，也为科技创新注入了强大动力。它不仅提高了成像设备的智能化水平，还极大拓展了相关应用的边界。随着相关技术的推广和完善，未来有望为科学研究、工业检测、医疗影像等多个行业带来深远影响，开启全新的光学信息处理时代。
