“ 超构表面 ” 的工作原理就在于此 ， 介质的不同区域中设置了不同的障碍物 ， 让人为设计光路成为可能 。
在这枚超微型相机的 “ 超构表面 ” 上 ， 按规律排布了 160 万个形状各异的圆柱体作为障碍物 ， 光线通过这些障碍物群会被调整成规定好的路线传输给感光元件 。
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把这些圆柱体放大看一看 。
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图上密密麻麻的柱子和空隙 ， 就是光波需要走的路 ， 不同尺寸的圆柱体群对不同波长的光发挥作用 ， 引导光线顺利进入到感光元件 。
但是考虑到圆柱体各自的形状设计和它们的数量 ， 要让光路完全符合人类的设计 ， 成功的可能性比大大小小所有考试全部拿满分还要再小上几个数量级 。
能达到的最好效果是什么样呢？传给感光元件的画面 ， 是这个样子滴 。
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这 ， 摘了眼镜看实物也就那样了吧 ， 这块镜头散光有点严重啊 。
得想个办法把光影聚拢回来 ， 才能得到高清大图 。
既然是光线聚焦能力欠佳的问题 ， 不如先拿一个光点来研究一下 ， 应该给镜头配一副多少度的 “ 眼镜 ” 。
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其中的原理嘛 ， 就是把感光元件接收到的光信号全部扔给 AI 去处理喽 。
反正它们算得比人快 ， 可以在不断的试验和结果反馈过程中取得最优调整结果 ， 比眼镜店的老板给你测视力都快 。
光是把晕出去的光圈收回来还不够 ， 必须再让 AI 重描一次边 。
这个提取强化轮廓特征的步骤 ， 就是经典老片转 4K 的反卷积操作 ， 描边过程中还可以顺便矫正一下畸变 ， 补充一下像素让画质更清晰 。
经算法处理后的照片 ， 变成了这个样子 。
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照片处理得确实不错 ， 那么放在视频上能不能行呢？
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处理后的视频效果 ， 已经到了可以与智能手机相媲美的程度 。
不得不说 ， 超微型相机不仅光学材料的性能牛 ， 算法也同样强大 。 有了这一份算法加持 ， 无论镜头多烂 ， 画质都能救回来 。
这种除外 ▼
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