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多帧融合
分布 底层视觉与图像复原23D 视觉与重建1
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Rascene：利用毫米波通信信号的高保真三维场景成像
Rascene: High-Fidelity 3D Scene Imaging with mmWave Communication Signals
用毫米波 OFDM 通信信号替代相机/激光雷达做 3D 重建，其多帧空间自适应融合与置信度加权前向投影可迁移到稀疏、多径歧义观测下的点云/深度融合与位姿无关的几何一致性聚合。
基于事件的高质量高效湍流抑制
High-Quality and Efficient Turbulence Mitigation with Events
把事件相机的微秒级时序信息当作运动与结构先验，用极性加权梯度做场景细化、用事件管（event tube）约束把动态物体从湍流扰动中解耦，从而在极少帧下完成复原；这套「事件先验 + 少帧复原」思路可直接迁移到低光照、去模糊、视频稳定等时序退化复原任务。
动态曝光连拍图像复原
Dynamic Exposure Burst Image Restoration
将曝光时间作为可学习变量，通过BAENet根据预览图预测最优曝光，并配合可微分burst模拟器实现端到端训练，为低层视觉任务中传感器参数与算法联合优化提供了新思路。