高动态采集，又称高速采集，属于视频采集的范畴，但在时间分辨率上相较日常的视频采集有更高需求。早期的高动态采集来源于摄影学中的高速摄影，通过高性能的硬件、高亮闪光、高精度的同步等技术，实现高速的采集。近年来，随着各领域对于时域分辨率需求的不断提高，传统的采集模式已经无法突破这一指标，高动态计算成像应运而生。计算成像从采集模式上，甚至在传输等方面有革新，通过有机地结合光学、计算、优化等方法，在指标上有突破。值得一提的是，不同的历史时期，高动态采集对于时间分辨率的要求是不断变化的。

高动态采集萌生于早期的摄影界。第一次高速摄影是由英国化学家、摄影先驱Henry Talbot完成。1851年，他结合来自莱顿电瓶的闪光实现了高速旋转物体的清晰图像。20世纪30年代，闪光摄影之父Harold Edgerton完善并深化了Talbot的摄影理论，通过控制闪光，使之与旋转着的机器同步，藉以研究在运动中的高速发电机。高动态摄影在第二次世界大战期间发挥重要作用，并被美国原子能委员会用于拍摄核爆炸过程。同期，高速摄影在影视制作中也得到了应用。之后，来自军事、工业、娱乐等领域的应用与传感器、集成电路、成像机制等技术领域相互促进，推动了高动态采集的迅速发展，目前上万帧每秒的视频采集已广泛应用。2009年，UCLA的Goda教授课题组通过单像素成像实现了每秒六百万帧的视频捕获。同年，美国麻省理工学院Remash Raskar教授结合飞秒激光和皮秒条纹相机，采集到了宏观场景万亿帧每秒的视频，观测到光线在场景中的传播过程，并应用于场景解析等。高动态采集对于时间分辨率的指标不断刷新，广大研究者们依然在致力于更高动态的视频采集。

传统成像模式下的工艺与技术提升：“相机à缓存à存储器”是传统相机的采集模式，在此模式下，高动态采集对于采集控制、探测灵敏度、缓存、处理、传输都形成了巨大压力。对于高精度同步触发电路、闪光、高灵敏探测器、大内部存储、高速压缩与传输等硬件工艺和技术的研究是高动态采集的核心研究内容之一。

新的视频采集模式：不同于“相机à缓存à存储器”的模式对场景进行连续采集和输出，迸发式高动态采集将采集时间限定在短期，有效降低了对于硬件和同步的要求，可以进一步提高采集帧率。比如原位储存图像传感器，对于每个像素配备数百个内部存储单元，在采集过程中信号储存在原位存储单元但并不读出和传输，有效实现了短期超高速采集。此外，类似framing camera，STAMP等将短期高动态视频记录在高分辨低速传感器不同空间位置也是一种有效的迸发式高动态采集的方式。

编码采集与解码重构：随着计算摄像理论和技术的发展，广大研究者们提出一系列高动态计算采集方法。通过将高动态场景映射至传感器的响应信号（比如条纹相机、单像素相机），或者通过耦合编码至低速传感器，然后通过计算重建的方式解耦高动态场景信息，可采用的记录方式包括相机阵列编码曝光、暗室高速频闪、以及低速相机随机压缩编码等。

关于高动态场景采集的研究一直都是摄影、成像、视觉等领域研究的热点。近年来，对于高动态采集呈现出一些新的研究态势。首先，对于时域分辨率的追求持续增高，对于皮秒级的探测已经不能满足某些领域的需求，突破这一瓶颈是广大研究组追求的目标。其次，高动态采集的目标也不局限在单一的时域分辨率，而是同时对于空间分辨率、信噪比、动态范围等指标的综合需求，还衍生除了高动态多光谱成像、高动态三维成像等研究。此外，学术界和工业界对于高动态成像的低成本也颇为关注。