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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不过也正是因为需要有强大的算法来还原画质 ， 镜头和显卡 ， 你相机总得烧一个吧 。
开发人员的初衷是为了解决医疗器械的应用范围局限性 ， 能够让纳米级镜头代替人眼窥探病灶 ， 为纳米机器人的发展叠 buff 。

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但是 ， 超微型相机 ， 这个词单拎出来就足够让人警惕了 ， 更不用说拍摄质量还那么高清 。
技术是一门好技术 ， 有没有被带歪还得看人了 。
撰文：兴坤 编辑：面线
图片、资料来源：
https : //www.nature.com/articles/s41467-021-26443-0
https : //light.princeton.edu/publication/neural-nano-optics/