据中新网9月21日报道，记者21日获悉，复旦大学微电子学院/工程与应用技术研究院教授曾晓洋领导团队成功自主研发五亿级像素云相机系统。这是复旦大学和中国科学院长春光学精密机械与物理研究所协同创新的最新科研成果拍得广、看得清、找得准，这款“高能”相机，或将刷新人们对传统相机的认知。据悉，人眼能分辨的极限像素是1.2亿，五亿级的超高像素意味着相机能捕获极其细致入微的图像细节，即便在能容纳几万人的偌大体育场，拍摄一副全景照片也可以获得每张人脸的清晰图像。如果加上人工智能的助力，这款相机还能进行海量数据人脸等目标的检测与识别，瞬间发现特定目标。

复旦大学微电子学院/工程与应用技术研究院教授曾晓洋领导团队成功自主研发五亿级像素云相机系统。　师源隆　摄

据了解，五亿级像素云相机未来在国防、安防和民用等领域都将具有广泛的应用前景。曾晓洋举例说，假如在上海中心合适位置布置五亿级像素云相机系统，可以实时掌握整个外滩的大人流分布情况，在特殊时间段助力警力有针对性安排，更有效地防范意外事件的发生。

当下，覆盖地域广、涵盖目标多的高像素照片是怎样产出的呢？后期处理是现行的唯一途径：针对目标物体进行多次拍摄，再依靠后期图像处理与拼接技术将这些单幅图像逐一拼接，合“多”为“一”。但这种方法既费时间，又要消耗大量能量。曾晓洋介绍，目前使用的卫星实时导航所依据的路况地图都是靠后期“P”出来的，难度很大，成本极高。

曾晓洋表示，“超远距离拍摄”“超高清细节”“超快速成像”，这三个条件要想同时“成立”，还得从大幅提高相机像素入手。五亿级像素云相机系统的出现，从技术层面打破了传统拍照的定式规则，实现了“不可能”。

据了解，几年前，美国曾率先研发出亿级像素相机，其运用的“阵列外拼接成像原理”将千万级像素照片进行软件拼接，CMOS图像传感器呈阵列式分布，相互错开、互补排列，最终通过后续软件图像拼接得到完整的大视场超高分辨率视频和图像。但高像素光学镜头的阵列排布大大增加了相机体积。曾晓洋认为，这个方案潜力有限，“走不远”。

经过长时间的研究，曾晓洋团队实现了创新性的亿极像素成像技术。其团队使用的光学成像方案，将阵列式的光学成像镜头大幅缩减，并采用两级分光成像来进行多路CMOS图像传感器成像。据悉，除了超高分辨率的照片，这款高性能云相机拍同样分辨率的实时视频也“不在话下”。

据透露，自主创新的“海量数据视频图像硬件拼接专用芯片”“人工智能处理硬件加速引擎专用芯片”，是曾晓洋团队让五亿级像素云相机系统能拍照、拍视的“独门秘籍”。

将亿级像素相机系统获取到的海量视频图像数据都放在“云端”统一的数据中心，全世界的人们都有机会登陆来获得超高清晰的图像视频数据，这也是曾晓洋团队“云相机”概念的出发点。