【一网打尽：多尺度通用型光场图像实时高精度重建技术（RTU-Net）】深度学习在高精度光场图像重建中具有重要应用，然而，当前基于深度学习的光场重建算法大多集中在微观光场成像领域，限制了光场成像技术在介观和宏观尺度的应用。近日，来自南京航空航天大学王德鹏教授和浙大城市学院朱之京研究员在这一领域取得了突破性进展，并在Light: Science & Applications上发表论文，提出了多尺度通用型光场图像实时高精度三维重建算法，该算法能够实现微观、介观、到宏观光场图像的高精度重建，突破了传统算法的应用局限。（内容详见下方链接▼▼▼）
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