博士學位答辯《真三維視頻關鍵技術研究與先導驗證》結題匯報課件模板

基于光場的真三維視頻采集與生成真三維視頻關鍵技術研究與先導驗證結題匯報答辯人：XXX2023/9/20匯報提綱課題研究背景課題的研究目標與任務課題研究情況總述主要創(chuàng)新點主要成果平面顯示立體顯示全息顯示大屏幕高分辨率完全真實再現(xiàn)深度感知視點交互視場小單位分辨率低交互有限視點不連續(xù)真三維研究背景真三維視頻對應的時空光視覺場空間分辨率視點數(shù)時間分辨率視場范圍標清高清十億像素超高清平面雙目立體裸眼立體光場15Hz30Hz60Hz120Hz45度90度180度360度高分辨率、大視場、連續(xù)自由視點、自然立體可視導航三維戰(zhàn)場虛擬手術虛擬制造立體廣告真三維推動多領域的重大變革理論性研究多于實踐性研究跟蹤性研究多于原創(chuàng)性研究缺乏系統(tǒng)關鍵技術研究匯報提綱課題研究背景課題的研究目標與任務課題研究情況總述主要創(chuàng)新點主要成果全新體驗的下一代真三維數(shù)字媒體技術自然立體、高分辨率、大視場、連續(xù)自由視點交互“時-空-光”視覺理論大視場、高分辨率動態(tài)場景感知多模標定場聯(lián)合映射多源深度信息獲取與融合產(chǎn)業(yè)需求驅動真三維視頻采集真三維視頻自動標定真三維視頻生成真三維立體視頻采集生成先導系統(tǒng)共性技術難題1套理論體系3項關鍵技術1個原型系統(tǒng)研究內(nèi)容整體框架課題目標搭建性能穩(wěn)定的雙目、八目、全景動態(tài)光場、透鏡陣列、多視點及單視點采集裝置實現(xiàn)真三維視頻全自動采集、自動標定、精準重建真三維視頻獲取與生成先導驗證系統(tǒng)：

核心關鍵技術真三維視頻采集真三維視頻標定真三維視頻生成突破20篇以上論文，6篇以上頂級國際期刊和會議文章20項國家發(fā)明專利，5項國際發(fā)明專利一套滿足近景展示、舞臺演出、單視點交互的真三維視頻獲取與生成先導驗證系統(tǒng)發(fā)表構建主要技術指標高分辨率空間分辨率4K×2K時間分辨率60HZ大視場采集范圍水平360度，垂直180度顯示可視范圍水平160度自然立體標定精度0.1像素重建精度0.1毫米顯示分辨率4K×2K驗證系統(tǒng)單視點雙目、八目真三維驗證顯示系統(tǒng)透鏡陣列全景動態(tài)光場匯報提綱課題研究背景課題的研究目標與任務課題研究情況總述主要創(chuàng)新點主要成果成果匯總預期成果實際完成4篇科技報告4篇科技報告EI/SCI論文20篇以上，其中在頂級國際刊物和會議上發(fā)表論文6篇以上發(fā)表EI/SCI論文43篇，其中在頂級國際刊物和會議上發(fā)表論文7篇國內(nèi)發(fā)明專利20項以上國內(nèi)發(fā)明專利38項國際發(fā)明專利5項以上國際發(fā)明專利10項培養(yǎng)一批真三維領域研究生培養(yǎng)相關技術研究生80余人形成產(chǎn)業(yè)鏈上下游聯(lián)盟，建設聯(lián)盟技術創(chuàng)新載體和公共技術服務平臺獲批建設深圳市立體視頻公共技術服務平臺分辨率、大視場、標定誤差、重建誤差、顯示分辨率和顯示范圍等各項技術指標均已完成匯報提綱課題研究背景課題的研究目標與任務課題研究情況總述主要創(chuàng)新點主要成果連續(xù)自由視點的虛擬視點生成方法跨場景三維視頻生成的運動遷移方法主要創(chuàng)新點多視點采集裝置及復雜場景采樣理論基于微透鏡陣列的真三維采集提出多種真三維視頻的幾何標定方法提出真三維視頻的顏色校正方法

4

大任務

8

個主要創(chuàng)新點任務一：真三維視頻采集任務二：真三維視頻標定任務三：真三維視頻生成任務四：先導驗證系統(tǒng)研制單目、雙目、八目、光場采集系統(tǒng)研發(fā)裸眼全貼合真三維顯示系統(tǒng)研發(fā)與創(chuàng)新任務一：真三維視頻采集異構場景的多模式采集任務1.1：全景動態(tài)光場采集

任務1.4：透鏡陣列采集近景展示體育比賽舞臺演出體感交互任務1.3：多視點深度采集任務1.5：面向互動的單視點深度采集任務1.2：超高清雙目全高清八目采集解決變分（連續(xù)）立體匹配多視角協(xié)同分析與信息融合視角協(xié)同采集裝置浮點高精度匹配多尺度全局匹配創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論任務一：真三維視頻采集視點稀疏傳統(tǒng)視點間離散像素匹配精度低重建精度低光場采集系統(tǒng)任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論視頻同步幾何校準顏色校準技術難點數(shù)據(jù)采集硬件同步圖像旋轉與水平對齊相機白平衡統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲海量數(shù)據(jù)的存儲格式相機布置位置、角度和焦距

融合多深度的復雜場景采樣理論在本研究中視頻信號統(tǒng)一使用2D的全光函數(shù)信號表示,即EPI.全光函數(shù)plenopticfunction

2維全光函數(shù)和場景極平面圖EpipolarPlaneImage（EPI）EPI圖像相機場景...EPI斜率與場景的深度信息有關相機水平坐標成像水平坐標...成像水平坐標任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論光場的最小采樣率研究光場函數(shù)頻譜基于自相關函數(shù)估計方法，全光函數(shù)頻率表達式為（1）推導得到相機的最大間隔必須滿足如下列式子：（2）成像平面頻率空間頻率實驗驗證隨著相機數(shù)量的增加，重構質量提高，當選取估計獲取的最小采樣相機數(shù)量時，相應的重構質量趨于平穩(wěn)，驗證估計的最小采樣率的有效性。ZhuC,YuL,YanZ,etal.FrequencyEstimationofthePlenopticFunctionUsingtheAutocorrelationTheorem[J].IEEETransactionsonComputationalImaging,2017.任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論有最大和最小深度場景的表面幾何變化圖數(shù)值仿真的全光頻譜成像頻率空間頻率深度變化影響的全光函數(shù)頻譜特征式頻譜特征中間變量問題描述變量深度變化對頻譜的影響分析這里深度變化相機間隔ZhuCJ,YuL.Spectralanalysisofimage-basedrenderingdatawithscenegeometry[J].MultimediaSystems,2017,23(5):627-644.任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論

場景中的關鍵的深度信息示意圖

深度信息分塊示意圖提出的簡單結構模型，簡化場景深度信息均勻采樣情況，整個場景的相機間隔非均勻采樣情況，每個簡單結構模型的最大相機間隔可以看作是由一組簡單結構一塊一塊的組成全光函數(shù)采樣的關鍵深度信息獲取方法ZhuC,ZhangH,YuL.StructureModelsforImage-AssistedGeometryMeasurementinPlenopticSampling[J].IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,2018,67(1):150-166.任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論多相機最優(yōu)配置方案

假設有P臺相機和K個虛擬視點，相機布置問題是如何通過優(yōu)化相機布置使得虛擬視點的繪制誤差最小化的問題，當虛擬視點繪制誤差最小化時繪制質量也就最好，問題數(shù)學表述：任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論重構多尺度點云多尺度變分優(yōu)化深度計算、基于光照的表面細節(jié)增強、多視圖深度融合實現(xiàn)高精度三維重建創(chuàng)新點基于多尺度深度融合的多視圖三維重構方法任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論重建結果/mview/eval/變分融合三維重建傳統(tǒng)重建模型模型精度誤差為0.08mm基于多尺度深度融合的多視圖三維重構方法任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.1多視點采集裝置及復雜場景采樣理論提出算法創(chuàng)新點1.2

基于透鏡陣列的真三維視頻采集基于EPI深度學習的光場深度估計方法難點：缺乏數(shù)據(jù)集，視差一般為亞像素級影響：精度不足、質量不高提出基于深度學習的光場深度估計十字形EPI塊學習網(wǎng)絡數(shù)據(jù)增強和均衡化任務一：真三維視頻采集尺度-方向自適應的光場深度估計網(wǎng)絡難點：數(shù)據(jù)集少且不均衡，亞像素視差影響：精度、質量尺度-方向自適應深度網(wǎng)絡多方向EPI塊聯(lián)合估計數(shù)據(jù)增強和均衡化W.Zhou,L.Liang,etc.ScaleandOrientationAwareEPI-PatchLearningforLightFieldDepthEstimation.inICPR.2018任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.2

基于透鏡陣列的真三維視頻采集基于光場遮擋濾除的光場深度估計光線-像素-區(qū)域，三級遮擋級聯(lián)濾波器后處理優(yōu)化W.Zhou,A.LumsdaineandL.Lin.DepthEstimationwithCascadeOcclusionCullingFilterforLight-fieldCameras.in23rdInternationalConferenceonPatternRecognition(ICPR).2016.任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.2

基于透鏡陣列的真三維視頻采集難點：遮擋和不連續(xù)區(qū)域檢測影響：精度、質量基于遮擋互補模型的光場流估計難點：遮擋和不連續(xù)區(qū)域檢測影響：精度、質量遮擋互補模型提出光場流模型W.Zhou,P.Li,A.Lumsdaine,andL.Lin.Light-FieldFlow:ASubpixel-accuracyDepthFlowEstimationwithGeometricOcclusionModelfromaSingleLight-FieldImage.inICIP.2017任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.2

基于透鏡陣列的真三維視頻采集基于自適應DCT的光場全焦點圖像融合方法難點：分塊效應，深度不連續(xù)邊界存在偽影影響：圖像質量、邊界平滑性自適應DCT窗口多標號一致性圖割優(yōu)化任務一：真三維視頻采集創(chuàng)新點1.2

基于透鏡陣列的真三維視頻采集多視點視頻圖像視差估計的方法多視點圖像的預處理方法多種生成深度圖的方法基于并行優(yōu)化和分層置信傳播的實時深度生成基于深度圖和并行優(yōu)化的實時圖像繪制方法消除深度圖序列背景和邊緣抖動的方法單目、雙目、八目采集系統(tǒng)的研發(fā)及創(chuàng)新同時取得的成果還包括：任務一：真三維視頻采集任務二：真三維視頻標定多參數(shù)組合優(yōu)化、多模標定場聯(lián)合映射等理論多深度紋理非平面相機協(xié)同標定任務2.1全自動幾何校準任務2.2全自動協(xié)同顏色校準任務二：真三維視頻標定

需求：相機內(nèi)外參數(shù)誤差等難點：傳統(tǒng)的棋盤格角點檢測算法對于光場圖像不適用影響：子圖像非常模糊、噪聲影響到正常角點的檢測創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定任務二：真三維視頻標定創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定解決方案：分離單個子圖像檢測子圖像中所有直線，對直線進行聚類計算角點，判斷置信度，統(tǒng)計角點數(shù)目是否增加改變檢測直線的閾值是角點優(yōu)化否角點優(yōu)化的策略分為兩：第一步角點重定位第二步角點亞像素優(yōu)化姿態(tài)一姿態(tài)二姿態(tài)一姿態(tài)二檢中率98.96%98.56%誤檢率2.1%2.2%王好謙，吳駒東，王興政，張永兵，戴瓊海.一種適用于光場相機的標定預處理方法.發(fā)明專利201610613216.4任務二：真三維視頻標定

難點：四維成像模型影響標定精度提出新的光場成像模型

基于透鏡陣列的光場數(shù)據(jù)標定創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定任務二：真三維視頻標定同一臺相機拍攝的不同姿態(tài)的模板圖像模板圖像的角點檢測結果幾何校正改進算法的視差調(diào)整結果基于模板參照物的時空關聯(lián)標定：針孔相機成像模型離線進行尺寸：1m*0.8m（黑白格邊長1dm）基于模板參照物的時-空關聯(lián)標定法創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定基于透鏡陣列的光場數(shù)據(jù)標定任務二：真三維視頻標定難點：Kinect視場角大，分辨率低對于多視角需要拍攝多次標記點角點不易檢測區(qū)分采用標定球設計特殊標記一次拍攝……有效解決多視角不同分辨率相機標定問題標定球：標記求放置于拍攝位置，與人頭大小相近標記點隨機分布、角點易于檢測和區(qū)分特殊標記點設計：根據(jù)線性反饋位移寄存器設計，共有22位，構成循環(huán)，根據(jù)任意連續(xù)5個位置可以確定其唯一坐標。Kinect識別大號標記，用此和彩色相機系統(tǒng)校準。多視角不同分辨率相機標定創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定任務二：真三維視頻標定難點：多相機系統(tǒng)標定需要特定的大標定板和精細設計的標定裝置以及復雜的環(huán)境配置影響：系統(tǒng)復現(xiàn)、配置難易有效利用3D重建結果利用點云匹配標定精細重整點云匹配結果精細重整Rigid

ICP點云匹配super4pcs動態(tài)重建結果具體實施：人體在多相機系統(tǒng)中旋轉一周→每個相機單獨對人體進行動態(tài)重建→截取幾個時刻的結果進行點云匹配（super4pcs）得到粗標定結果→經(jīng)精細重整（rigidICP）得到最終結果T=[R,t]基于動態(tài)重建結果的多RGB-D相機標定方法創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定任務二：真三維視頻標定創(chuàng)新之處：系統(tǒng)標定可得到兩個相機間的外參矩陣T=[R,t]，該矩陣對應兩個相機得到同一時刻的動態(tài)重建結果其中一個相機進行旋轉和平移變換與另一個比對，如果完好重合，則證明標定準確相機#1時刻t重建結果相機#2時刻t重建結果#1#1#2#2基于動態(tài)重建結果的多RGB-D相機標定方法創(chuàng)新點2.1真三維視頻的幾何標定任務二：真三維視頻標定創(chuàng)新點2.2.真三維視頻顏色校正

難點：六邊形排列轉正交排列，無顏色補償影響圖像質量具有邊界保持特性的六邊形-正交重采樣色彩不變性的顏色補償

顏色校正前的光場圖像

顏色校正后的光場圖像

提出光場相機數(shù)據(jù)格點校正和顏色補償方法轉換前為六邊形排列

轉換后正交排列任務二：真三維視頻標定參考圖像失真圖像難點：相機、光照參數(shù)難預測，視點間難均衡影響：編碼、深度計算、客戶端重建等高光檢測視點間均衡光線估計……有效解決多相機系統(tǒng)顏色校正問題校正圖像多視點圖像顏色校正創(chuàng)新點2.2.真三維視頻顏色校正任務二：真三維視頻標定所提出方法誤差能量最小有利于保持視點間圖像顏色一致性有利于客戶端虛擬視點繪制有利于編碼壓縮多視點圖像顏色校正創(chuàng)新點2.2.真三維視頻顏色校正任務三：真三維視頻生成沉浸感自然感真實感高精度立體視頻重建任務3.2跨場景運動遷移對極幾何約束等理論多源信息獲取與融合任務3.1虛擬視點生成彩色/深度視頻相關性低分辨率深度視頻特性3D視頻特性分析特征描述與提取稀疏域失真特性分析雙目視覺感知特性視頻時域感知分析3D內(nèi)容視覺舒適性深度預處理重建質量3D視頻質量評價與優(yōu)化創(chuàng)新點3.1面向連續(xù)自由視點的虛擬視點生成任務三：真三維視頻生成基于區(qū)域特征的深度視頻處理方法基于稀疏失真模型的深度修復方法視差補償視點間濾波的立體圖像質量評價模型基于張量域時變特征的無參考立體視頻質量評價模型3D視頻內(nèi)容生成的立體顯示視覺舒適度優(yōu)化高質量的自由視點視頻虛擬視點視頻生成提出基于區(qū)域特征的深度視頻處理方法難點：深度視頻獲取不準確、出現(xiàn)失真影響：虛擬視點生成質量下降彩色/深度視頻聯(lián)合分析特征提取深度視頻后處理ZongjuPeng,MingsongGuo,FenChen,GangyiJiang,MeiYu,FengShao,“Adepthvideoprocessingalgorithmbasedonclusterdependentandcorner-warefiltering”,Neurocomputing,

v215,

p90-99,

Nov.2016.創(chuàng)新點3.1面向連續(xù)自由視點的虛擬視點生成任務三：真三維視頻生成基于稀疏失真模型的深度修復方法難點：傳統(tǒng)空洞修復方法沒有考慮場景的稀疏性影響：虛擬視點生成質量下降深度視頻的稀疏表示與分析失真和無失真深度特征矩陣自適應深度圖像濾波、質量增強創(chuàng)新點3.1面向連續(xù)自由視點的虛擬視點生成任務三：真三維視頻生成ImagePSNRDCT(dB)PSNRRam(dB)PSNRBF(dB)PSNRFMM(dB)PSNRpro(dB)Moebius41.54041.147340.285440.084941.9163Baby45.485841.155441.582041.634045.9104Dolls42.485441.070541.703141.263742.7357Aloe41.585740.577738.253638.087541.8374Bowling44.025840.921841.047140.968744.2345Cloth48.098341.315745.857946.299248.2760Flowerpots42.426540.653038.921238.734742.9067Lampshade143.156041.009639.933239.931343.4839Midd143.453841.110341.358341.341744.0106Plastic45.965741.316343.187743.228546.2140Art40.116540.064135.775735.898640.6265Books42.678141.164340.684540.872343.0323Average43.418140.958840.715840.695443.7654提出方法提高了虛擬視點圖像質量任務三：真三維視頻生成提出方法修復的對象更準確對象邊緣更好基于稀疏失真模型的深度修復方法視差補償視點間濾波的立體圖像質量評價模型難點：三維視頻編碼中會引入失真影響：影響視覺感知體驗質量雙目視覺感知特性圖像失真特征視差補償視點間濾波YangSong,MeiYu,GangyiJiang,FengShao,ZongjuPeng,Stereoscopicimagequalityassessmentusingdisparitycompensatedviewfiltering,JournalofElectronicImaging,25(2),no.023001,Mar/Apr.2016創(chuàng)新點3.1面向連續(xù)自由視點的虛擬視點生成任務三：真三維視頻生成任務三：真三維視頻生成提出立體圖像質量方法評價結果與人眼感知相關性更好，整體評價性能更優(yōu)視差補償視點間濾波的立體圖像質量評價模型基于張量域時變特征的無參考立體視頻質量評價模型難點：三維視頻失真的時空域感知描述域特征提取無參考影響：影響視覺感知體驗質量雙目視覺感知特性三維視頻時域感知特性張量域時變特征分析GangyiJiang,S.Liu,M.Yu,etal.,Noreferencestereovideoqualityassessmentbasedonmotionfeatureintensordecompositiondomain,JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,50(2018):247-262,2018創(chuàng)新點3.1面向連續(xù)自由視點的虛擬視點生成任務三：真三維視頻生成立體視頻張量分解域的特征提取任務三：真三維視頻生成無參考立體視頻質量評價優(yōu)基于張量域時變特征的無參考立體視頻質量評價模型難點：3D內(nèi)容過于追求深度感知導致其3D視覺不舒適影響：視覺感知體驗質量下降視覺深度感視覺舒適性深度感與舒適性的聯(lián)合優(yōu)化FengShao,QiupingJiang,RandiFu,MeiYu,GangyiJiang,Optimizingvisualcomfortforstereoscopic3Ddisplaybasedoncolor-plus-depthsignals,OpticsExpress,24(11):1640-1653,2016創(chuàng)新點3.1面向連續(xù)自由視點的虛擬視點生成任務三：真三維視頻生成3D視頻內(nèi)容生成的立體顯示視覺舒適度優(yōu)化視覺舒適度深度感任務三：真三維視頻生成3D視頻內(nèi)容生成的立體顯示視覺舒適度優(yōu)化提出方法視覺舒適度和深度感知兩者聯(lián)合最優(yōu)創(chuàng)新點3.2面向跨場景三維視頻生成的運動遷移目標:功夫走路跳躍打拳踢腿難點：運動與紋理關系復雜建人體運動數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)庫的檢索和圖像變形，合成真實感目標視頻任務三：真三維視頻生成目標數(shù)據(jù)庫100最相似幀候選排序幀距離可見分數(shù)…1.2.100.相機距離:姿態(tài)距離相似度1、多視點掃描采集2、運動采集重建創(chuàng)新點3.2面向跨場景三維視頻生成的運動遷移任務三：真三維視頻生成使用檢索幀的其它視角幀順序融合填充當前結果的缺失部分創(chuàng)新點3.2面向跨場景三維視頻生成的運動遷移任務三：真三維視頻生成建立候選序列場景遷移與運動合成創(chuàng)新點3.2面向跨場景三維視頻生成的運動遷移任務三：真三維視頻生成PID架構在MNIST數(shù)據(jù)集上性能指標優(yōu)于主流的SGD-Momentum，訓練速度提高50%光空時雙目采集多目采集全景光場透鏡陣列單視點單深度多視點多深度采集與標定生成傳輸與顯示任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)高分辨率、大視場、自然立體、連續(xù)自由視點交互的真三維視頻提出基于面向互動單視點深度同步采集的實時手勢識別與動態(tài)跟蹤方法

自適應單視點深度同步采集的高速處理技術，圖像采集輸入最高可達240幀紅外LED輔助光源和雙攝像頭模組，基于手勢姿態(tài)估計技術，利用手型特征和軌跡特征實現(xiàn)動態(tài)手勢識別和實時跟蹤，解決了環(huán)境光變化和背景影響難題實時獲取手勢3D空間信息，實現(xiàn)基于手勢識別和動態(tài)跟蹤的自然交互方式，可廣泛用于互動娛樂和虛擬現(xiàn)實人機交互研發(fā)單視點采集模組技術已運用到公司VSLAM技術研究項目中，自主研發(fā)的VSLAM將成為下一代VR和AR產(chǎn)品解決方案重要組成部分一種可識別手勢的虛擬現(xiàn)實頭盔及其手勢識別方法，201610539179.7任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)分辨率、幀速、同步控制、一致性任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)雙目立體采集微米級運動采集雙鏡頭聯(lián)動電動調(diào)節(jié)（Aperture、Focus）基線電動調(diào)節(jié)精度30um相機外觸發(fā)同步(20ns)任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)480MB/s960MB/s采集存儲分離式一體式采集存儲八目立體采集光柵設計方案全貼合設備自由視點顯示方案提出了一種消減摩爾紋的光柵設計方案在每節(jié)光柵中設置一個三角折射區(qū)，使黑色矩陣出射的光照射至三角折射區(qū)后發(fā)生全反射三角折射區(qū)延伸方向與柱透鏡單節(jié)光柵延伸方向相同三角折射區(qū)與液晶屏黑色矩陣位置對應三角折射區(qū)是截面為等腰三角形，底邊寬度大于等于黑矩陣寬度任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)提出了一種無棱光柵設計方案研制了化學單體，實現(xiàn)了材料折射率1.38~1.56大范圍內(nèi)可調(diào)設計了一種采用高分子超低折射率材料的組合透鏡，有效地消減了像差設計無棱光柵，實現(xiàn)真空吸附采用光改性與光納米復制技術，降低模具加工成本，縮短加工周期三角折射區(qū)設計無棱光柵設計光改性與光納米復制技術ZL2016100408005用于消除摩爾干涉ZL2016109380787可切換組合光柵結構光柵設計方案自由視點顯示方案開發(fā)了大尺寸GG全貼合設備，實現(xiàn)了50寸以上產(chǎn)品的全貼合采用高真空加熱貼合技術，可實現(xiàn)86寸貼合（行業(yè)內(nèi)目前是65寸）采用固態(tài)膠膜，無溢膠，貼合良率95%以上，實現(xiàn)3min/片設備貼合尺寸兼容性好，可覆蓋50—86寸設備貼合玻璃厚度兼容性好，可實現(xiàn)1-10mm（行業(yè)內(nèi)是某一個固定厚度）任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)全貼合設備ZL20161028610803D光柵對位貼合裝置及方法ZL2016104088256多氣缸全貼合裝置及方法光柵設計方案全貼合設備任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)自由視點顯示方案提出一種連續(xù)自由視點顯示方法基于超多視點的局部顯示區(qū)域像素排布方法采用雙層圖像排布及合成算法解決分辨率損失采用1/6角度，覆蓋子像素4.6666連續(xù)自由視點實現(xiàn)可視區(qū)域基本提升到160°實現(xiàn)了28路連續(xù)自由視點顯示，主觀測試效果好提出一種4Kx2K超高清顯示方案點對點無損驅動和畫面顯示數(shù)據(jù)傳輸方式V-BY-O，通過HDMI或DVI等接

口實現(xiàn)PC或其他驅動板卡的驅動驅動原理非點對點顯示點對點無損顯示任務四：真三維視頻先導驗證系統(tǒng)采集與顯示系統(tǒng)全景動態(tài)光場采集系統(tǒng)