基于单光子相机的能效高、低成本小型测量，我们提出了一种重建任意兰伯特物体 3D 形状的方法。通过模拟数据和实际捕捉的测量结果来展示我们的方法可以成功恢复复杂的 3D 形状，连接了基于图像建模和主动式范围扫描，并为单光子相机的 3D 视觉迈出了一步。

Mar, 2024

本研究提出了基于光子尺度空间的训练技术，通过在低通量图像上训练推理模型，以不同亮度水平的光谱为指导，提高了在极端噪声情况下的鲁棒性，并在单光子相位漂移自由时间测量相机上进行了模拟和实际实验，成功实现了在超低光条件下进行图像分类和单眼深度估计的高性能。

Jul, 2021

提出 “SoDaCam”，通过单光子设备获取光子立方，进而实现基于光子立方投影的光学成像的各种功能，包括摄像机运动、曝光等，这些功能仅受到软件定义和光子计算以及光子立方压缩的限制，从而为单光子成像提供了新的能力。

Aug, 2023

本文提出了一种新颖的运动结构算法用于重建无需相机固有标定的全景视频，通过建立一个先验假设并提出三种新的相对姿态方法来实现物体重建，并且采用相机位姿的软先验来调整优化问题，实现多视角立体检测。

Jun, 2019

本文提出了一种新的方法，用于在具有三个自由度的全景设置中进行事件摄像机的摄像机跟踪。该方法利用事件的空间位置而不使用图像场景点的外观进行跟踪。结果表明该方法能够应对快速移动的物体和场景中的动态物体。

Mar, 2017

文章提出了一种新的实时三维场景重建的计算框架，通过将统计模型和计算机图形学中高度可扩展的计算工具相结合，能够以 20 毫秒的处理时间重建具有未知数量曲面的像素，通过应对杂乱场景的目标探测和成像，能够实现对于复杂运动场景的鲁棒快速目标重建，为实际的三维成像应用铺平了单光子激光雷达以视频帧率的道路。

May, 2019

提出基于测量光子间时延的新型强度线索的理论和算法，借助单光子传感器的出现，实验演示了动态范围超过一千万倍的图像场景，可用于机器人学、消费摄影、天文学、显微镜和生物医学成像等广泛的成像应用。

Mar, 2021

本文提出了全景计算成像引擎（PCIE）来解决高质量全景成像问题，利用自注意力计算和特征提取来设计 PSF 感知像差图像恢复变压器（PART），并在 MPIP 和 PALHQ 数据集实现了超分辨率和像差校正的两个流水线，从而在全景成像方面取得了令人印象深刻的成果。

Jun, 2023

我们提出了一种成像和神经渲染技术，旨在从新颖的移动视角合成通过场景传播的光的视频。我们的方法依赖于一种新的超快成像设备，用皮秒级时间分辨率捕捉首个多视角视频数据集。结合该数据集，我们引入了一种基于瞬态场的高效神经体渲染框架。该场被定义为从三维点和二维方向到表示超快时间尺度下时变辐射度的高维离散时间信号的映射。使用瞬态场进行渲染可以自然地考虑光的有限速度带来的效应，包括由于光传播延迟到相机而引起的视点相关外观变化。我们渲染了一系列复杂效果，包括散射、镜面反射、折射和衍射。此外，我们通过时间扭曲过程演示了去除视点相关传播延迟、相对论效应的渲染以及直接和全局光传输的视频合成。

Apr, 2024

提出了一种基于密集间接结构运动方法的鲁棒性摄像机姿态估计方法，利用密集对应初始化并优化长程视频对应关系作为密集点轨迹并用于学习运动分割的鲁棒估计；实验表明我们的系统相对于现有最先进方法在 MPI Sintel 数据集上产生了更准确的摄像机轨迹，并在全静态场景上保持合理的摄像机姿态准确度，这也印证了基于光流和点轨迹的密集间接方法的潜力。

Jul, 2022