摘要：计算成像为光学成像系统提供了更强大的信息获取能力,通过在成像链路中引入编解码过程,在增大信息量的同时降低系统的复杂度,为实现更简单和更智能的成像系统奠定了基础.本文总结了以计算成像为基础的简单光学成像技术的发展.简单光学以小型化和集成化的成像元件与系统为目标,将光学系统设计与图像处理算法进行联合优化,在小尺寸、低质量和低功耗的系统中实现与复杂光学系统相媲美的成像效果.随着微纳加工技术的发展,简单光学元件从单透镜或少片透镜逐渐发展到衍射光学元件、二元光学元件和超构表面等平板光学元件.复原算法中总结了正向求解算法、基于模型的优化迭代算法和深度学习人工智能算法.本文介绍了深度成像、高分辨与超分辨成像、大视场和大景深成像等技术,以及简单光学在消费电子、自动驾驶、机器视觉、安防监控和元宇宙等领域发挥的作用,并对未来的发展进行展望.