レンズレスイメージングとは？セロハンテープで写真が撮れる計算写真学の最前線

レンズがなくても写真は撮れる

「カメラにはレンズが必要」という常識を覆す技術が注目を集めています。レンズレスイメージングは、文字通りレンズを使わずに画像を取得する手法で、最近ではセロハンテープを光学素子として使う実験がHacker Newsで話題になりました。

一見すると冗談みたいな話なんですが、これは計算写真学（Computational Photography）という分野のれっきとした研究なんですよね。スマートフォンのカメラがソフトウェア処理で画質を向上させているのと同じ流れの、さらに先を行く技術です。

通常のカメラでは、レンズが光を集めてセンサー上に像を結びます。レンズレスイメージングでは、この「像を結ぶ」工程をソフトウェアで置き換えるのが基本的なアプローチです。

セロハンテープをセンサーの前に貼ると、光がテープの凹凸や接着剤層で屈折・散乱します。センサーが捉えるのは、人間の目にはぼんやりとした光のパターンにしか見えないものです。しかし、このパターンには元の画像の情報が含まれています。

テープの光学特性（どのように光を散乱させるか）を事前に測定しておけば、逆問題を解くことでセンサーが捉えたパターンから元の画像を計算で復元できます。これがレンズレスイメージングの核心部分ですね。

レンズレスイメージングで重要なのは、「光のパターンをランダムかつ再現可能に変化させる」素材を用意することです。セロハンテープはこの条件を偶然にも満たしているんですよね。

テープ表面の微細な凹凸と接着剤の層が、入射光を複雑に散乱させます。しかも、一度貼ったテープの散乱パターンは安定しているため、キャリブレーション（較正）が可能です。数百円のセロハンテープが、数万円のレンズの代わりになるかもしれないと考えると、結構衝撃的な話です。

もちろん、復元された画像の品質は光学レンズには及びません。ただし、「レンズが使えない状況」や「極限まで薄いカメラ」が必要な場面では、実用性が出てくる可能性があります。

計算写真学は、光学系とソフトウェア処理を組み合わせて従来不可能だった撮影を実現する分野です。身近な例でいうと、スマートフォンのナイトモードやポートレートモードの背景ぼかしがこれに該当します。

レンズレスイメージングはこの延長線上にある技術ですが、「レンズそのものを不要にする」という点で一段階先を行っています。従来は大量のデータ処理が必要だった画像復元も、最近のGPUの高性能化とAIモデルの進化で現実的になってきました。

初期のレンズレスイメージングでは、最適化ベースのアルゴリズムで画像復元を行っていました。計算に時間がかかり、復元品質も限定的だったんですよね。

しかし、近年はディープラーニングを活用した復元手法が主流になりつつあります。U-NetベースのCNNや拡散モデルを使うことで、リアルタイムに近い速度で高品質な画像復元が可能になってきました。

AIモデルの内部動作を理解することがこうした応用分野でも重要になっています。復元ネットワークがどのような特徴を学習しているのかを可視化することで、より効果的なアーキテクチャ設計が可能になるからです。

実用面で最も期待されているのは、以下のような分野です。

特に医療分野は有望ですね。センシング技術全般の進化と合わせて、非侵襲的な診断手法が広がる可能性があります。

一方で、どこにでも仕込める超小型カメラが技術的に可能になるという点は、プライバシーの観点から無視できません。Bluetoothの個人情報漏洩リスクやClearview AIの顔認識問題と同様に、技術の進化とプライバシー保護のバランスが問われることになりそうです。

セロハンテープ1枚で写真が撮れてしまう世界は、技術的には面白いですが、社会的な議論も必要になってくるでしょう。

レンズレスイメージングは、まだ研究段階の技術です。セロハンテープで撮った写真がスマートフォンの画質を超えることは当分ないでしょう。

ただ、計算処理で光学系を置き換えるという発想は、カメラの設計を根本から変える可能性を秘めています。レンズという物理的な制約から解放されることで、これまで不可能だったフォームファクターや用途が実現するかもしれません。技術の進化を追いかけていきたいテーマだと感じました。