摘要：立体成像通过从多个视图收集密集的光学数据来揭示物体的3D形态。然而，传统的主动方法依赖于结构光照明，而被动方法需要大量笨重的光学元件，阻碍了实时立体成像系统的发展。本文使用偏振超透镜展示了小型化的被动快照偏振立体成像（SPSIM）。该协议在效率上优于商业偏振相

立体成像通过从多个视图收集密集的光学数据来揭示物体的3D形态。然而，传统的主动方法依赖于结构光照明，而被动方法需要大量笨重的光学元件，阻碍了实时立体成像系统的发展。本文使用偏振超透镜展示了小型化的被动快照偏振立体成像（SPSIM）。该协议在效率上优于商业偏振相机，并能够分离圆偏振（CP）分量以获得完整的Stokes参数。通过将偏振物理引入神经网络，显著提高了3D重建过程的准确性，使单次拍摄的即时立体成像具有低平均绝对误差。CP信息的加入改善了3D表面细节重建，实现了0.15 mm以内的深度精度。本文设计的SPSIM系统非常适合集成到极端环境下使用的小型设备中，同时推进了下一代高分辨率3D成像系统。

(a)从石膏大卫散射的光被金属透镜解耦成六个具有不同典型偏振态的图像，并聚焦在焦平面上。(b)完整的SPSIM系统通过使用偏振金属透镜成像来捕获FSP、AOP和DOP。然后将这些参数馈送到基于神经网络的重建模型中。在对法线渲染进行可视化之后，通过离散积分获得最终的3D纹理。

（a）样品的光学显微镜（左图）和扫描电子显微镜（SEM，右图），包括顶视图和侧视图。(b)通过改变起偏器，得到了六种典型偏振态下的模拟和实验光强分布（I-VI）。(c)规格i至vi的归一化强度（在左轴表示）和消光比（在右轴显示）的特征，入射角I-VI从左至右，其中彩色表示从多个数据集计算的误差。(d)在不同偏振入射下计算的FSP（从左到右为S3），误差b由计算值和理论值之间的偏差定义。（e）在6个位置（i-vi）的Broand归一化强度，范围从950到1350纳米。（f）在六种典型pn态下使用USAF的透射成像的表征，内插到照明光的偏振态。

(a)采集数据的预处理和偏振分量的计算，包括子图的分割和解增强。(b)先验知识的计算，利用DOP和入射角的函数分别确定漫反射和镜面反射的结果，进而粗略地恢复出三维深度。(c)基于U-Net的训练网络的过程，由4个下采样和上采样模块沿着8个残差块组成，每个残差块包含2个3 × 3卷积层。在空间自适应之后，先验信息和原始数据的线性变换以条件归一化的形式被输入到解码器。(d)输出重建。瓶子恢复法线映射（左上窗格）和相应的3D深度（右上窗格和下窗格）。

（a）通过使用照相机捕获的瓶子、杯子、兔子和猫的目标对象的RGB图像（第一行），以及伴随的偏振结果（第二行），绘制的真实表面法线（第三行），来自阴影方法的表面法线（第四行），以及神经网络介导的表面法线（第五行）。(b)比较结果和不涉及CP的摩埃石像的细节。（c）在x= 253的像素处，比较有和没有CP的截面prMoai状态。图中从上到下的线分别是有CP、没有CP和SfS的建议值。

（a）深度重建法线图用于通过离散积分重建三维深度，结果显示了在视点（5°，48 °）处的x-y，x-z和xyz平面，归一化强度从0到255。(b)多视点点云融合，通过旋转物体提取深度角度，以60°为步长提取角度;（c）融合点云模型，生成综合三维视图。

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来源：凯视迈精密测量