据中国激光杂志社网，于2025年09月08日报道，在浓雾、大气散射强烈的环境中进行光学成像，一直是光学领域的“硬骨头”。传统相机往往“失灵”，直接制约了交通监控、飞行导航和检测救援等实际应用。近日，清华大学深圳国际研究生院金欣教授团队在Advanced Photonics Nexus 上发表突破性论文，提出方向性大气散射模型，将普通动态范围仅70dB左右的相机转变为“超级相机”，实现了在超过12个传输平均自由程（TMFP）的极端条件下的清晰成像，成像距离达1.76公里！这一创新标志着被动成像领域的范式转变，为极端天气下的应用注入新活力。

挑战重重：大气散射为何如此“棘手”?

大气散射成像的核心问题是光子传播的复杂性。在被动成像中，光子只能靠来自非成像设备的自然光照射目标后穿过散射介质到达传感器。传统CMOS传感器的动态范围仅为70 dB，当散射强度增加时，直射光（即弹道光子）急剧衰减，而后向散射光占据主导，导致信号占比（SF）迅速下降。

如图1所示，当TMFP达到7时，SF降至0.032%，相当于在能见度为0.42D米的雾中观察D米远的物体。此时，传感器已无法分辨目标信号。现有方法如图像增强、基于物理散射模型去散射，都受限于检测弹道光子的能力，在低信号占比场景下失效。这些方法忽略了光子方向性传播的四维空间-角度分布，导致逆散射问题成为“病态”难题。

创新突破：方向性大气体散射传播模型

为了应对这种难题，研究团队提出方向性大气体散射传播模型，从根本上化解逆散射问题。该模型通过多视角光子传输方程，将弹道和散射组件编码为四维空间-角度光分布。这将传统单视角测量（多维角度信息塌缩为模糊2D积分）转变为方向性传播方程，使散射编码可解码。

不同于传统假设空气光均匀和光子全向散射，如图2所示，本模型通过显示建模构建具有方向性传播的弹道光和后向散射光，并与成像系统模型相结合，从而充分利用了多视角方向性差异响应，构建了非欠定的散射传播模型。

重建利器：四维空间-角度体散射重建方法

与之相对应的配套重建方法四维空间-角度体散射重建方法将物理约束转化为并行计算框架，如图2（b）-（d）。对于每一组匹配点集，构建具有物理约束的解空间，在解空间中充分利用共面性和共线性的几何约束，通过求解距离最小二乘问题实现对空气光A0和目标ρ的求解。该项方法实现了高效的大规模并行求解，首次同时利用弹道和散射光子，超越传感器极限。

团队使用无人机散射光场采集系统，在四川、重庆、贵州等地开展了大规模实地采集，数据覆盖山川、河流、桥梁、树林、城市群与道路等多样场景，涵盖从弱散射到极强散射的不同天气条件，并采用前视与下视两种观测模式，确保数据的全面性与多样性。在此基础上，团队构建了首个多视角散射光场数据集ReMS-D，共包含108组真实场景数据，可用于全面测试和验证算法的鲁棒性。在真实大气强散射场景下（如图3和图4所示），所提方法在12.3 TMFP下实现彩色成像，距离超1.76 km，提升信号恢复能力200倍。此外，研究的源代码和数据提供在https://github.com/fanyhhh/ReMS-D。

展望未来：重塑被动成像边界

该研究通过方向性大气体散射传播模型和四维空间-角度体散射重建算法，在以往无法探及的强散射场景下实现可靠成像，推动了交通安全、救援和监控应用，为光学成像在散射环境中扩展能力提供新路径。

主要作者介绍

第一作者：

范逸辉，目前正在清华大学深圳国际研究生院攻读控制科学与工程博士学位。他的研究方向包括开发用于解决散射成像问题的新系统和算法、光场采样理论以及光场图像拼接。他曾荣获2024年日内瓦国际发明展金奖和2023年CITA最佳口头报告奖。

通讯作者：

金欣，清华大学深圳国际研究生院教授，博士生导师，“鹏城学者”特聘教授，中国电子信息科技创新团队带头人，“广东特支计划”科技创新领军人才。近年来一直致力于计算摄像的研究，承担了10余项国家和省部级重点重大项目，发表学术论文200余篇，获授权发明专利100余项。荣获日内瓦国际发明展金奖、国家科技进步二等奖和广东省科学技术一等奖等荣誉。担任IEEE Trans. Broadcasting、IEEE TCSVT副主编、ISO/IEC 微镜视频编码组主席、IEEE视觉信号处理与通信技术委员会委员等学术兼职。