基于流形神经辐射场的光场计算成像

核心问题

当前光场成像技术面临数据获取难度大、成像质量不高的问题，特别是在复杂场景下，如何实现高质量的光场数据重构和计算成像成为亟待解决的痛点。传统的光场成像方法往往受限于设备性能和算法精度，难以满足实际应用中对高精度、高效率成像的需求。

解决方案

本项目通过基于流形神经辐射场的光场计算成像技术，创新性地结合场景几何结构信息和物理辐亮度信息，构建了场景神经辐射场的实现机制。通过建立流形神经辐射场的表示理论，利用神经网络刻画并记录光场信息，实现了对光场数据的高精度建模和重构。该技术通过搭建基于流形神经辐射场的计算成像方法，有效提升了光场成像的质量和效率，为复杂场景下的高精度成像提供了技术支撑。

竞争优势

本项目提出的基于流形神经辐射场的光场计算成像技术，具有显著的创新性和实用性。通过引入隐式神经表示和流形理论，实现了对光场数据的高效处理和高质量重构，相较于传统方法具有更高的成像精度和更快的计算速度。此外，该技术还具有良好的可扩展性和适应性，能够应用于多种复杂场景下的光场成像需求，为信息传输、软件和信息技术服务业领域带来了新的技术突破和竞争优势。