作者：刘晶
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来源：知乎
之所以写这篇文章，是因为有一天老婆（纯粹的文科生一枚）突然问了我一个问题：
“ 那个Magic Leap 最近很火也，貌似是光场显示，老公你能跟我解释一下什么是光场吗？”
一开始我对这样的问题嗤之以鼻，我心中暗想：哥花了4年时间读 PhD 研究的就是光场显示（ LightField Display ），如果几句话就把 “光场” 跟你讲清楚了，那我的 PhD 岂不是白读了么?！［1］ 然而转念一想，xxx曾经说过：
“ 如果不能用简短的几句话把一个问题讲清楚，说明你自己对这个概念的理解还不够深刻 ”
于是那天晚上我几番尝试解释清楚光场，边刷牙边想，边洗澡边想…… Eureka！
好的，我要开始解释什么是光场了！！！
“光场” 就是用来记录光线分布情况的一个模型。就像一张 “相片” 记录的是某一瞬间你看到的景象一样，“光场” 就是一张更高维度的 “相片”，同样也是在描述某个时刻光线的分布情况，只不过 “光场” 这个模型所记录的信息量比普通照片更大一些罢了。
图1. 小孔成像原理图 [2]
光线被物体反射到各个方向上，其中通过小孔（pinhole）的那一部分光线被底片（image）记录下来形成一张相片。我们每一次按下快门拍摄一张照片，实际上就是对真实世界中的光线分布进行了一次非常简单的采样。
如果你仔细思考一下，每一张相片所捕获的信息实际上是极少极少的：即在某一瞬间，通过空间中 “某一个点 ” 的几百万根光线罢了。假设相片的像素是800万，那么这个信息量就相当于是800万条光线穿过光圈时的分布情况。［3］
小孔成像无法采集的一个重要信息就是：光线在通过空间中 “其它点 ” 时的分布情况。
“光场” 模型就是用来解决这个问题的。
光场模型其实就是说，我们不如在一个平面上放满相机，这样我们就可以采集到：在某一瞬间，光线在穿过空间中的各个不同的点时候，这些光线的信息是什么样的。见图2.
图2. 光场示意图 [4]
一直都挺火的Lytro 光场相机实际上就是用一个小透镜阵列（MicroLens Array）来模拟相机阵列，达到捕捉光场相片的效果。（见图2.右侧的示意图）[5]
“光场” 和普通 “相片” 的区别，基本上讲完了。5 分钟到了吗？ :D
你如果仔细思考一下，我们每一次按下快门拍照，实际上就是对这个真实世界的一次采样，在那一个瞬间，你的相机镜头记录下了所有穿越过光圈的光线信息。普通相片记录的是通过 “ 一个点 ” 的光线信息，光场记录的是通过 “ 一个面 ”（一堆点）的光线信息。
光场的好处是记录了更多的信息，可以在后期做很多处理来实现诸如重新对焦，三维重建，变换视角等等应用；坏处也是记录了太多的信息（4维，相比于传统相片的2维），处理起来太费时费力，同时单张相片的分辨率更低了。
Magic Leap实际上做的是 “光场显示”，“光场显示” 就是 “光场拍照” 的逆过程，类似的比喻就是普通显示器是二维的显示屏幕，“光场显示” 是一个四维的显示。具体细节可以另外再谈吧。
参考资料
[0] 题图取自网络：Adobe LightField Camera Protypes
[1] 顺便推销一下我的论文, 嘻嘻，题目是：AugmentingDigital Displays with Computation
[2] 图片引用自网页：http://chenjerry.pixnet.net/blog/post/259961452
[3] 这个非常浅显易懂的概念，我第一次听到实际上是在斯坦福听 ShreeNayar 的演讲时。当时简直有点 mind blowing，强烈推荐 Shree Nayar 的科研成果，都非常赞！
[4] https://www.lytro.com/，曾经被评委硅谷最受欢迎的创业公司
[5] 光场的概念在学术圈火起来始于祖师爷 Marc Levoy1996年的文章Light Field Rendering
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