Inter-sphere consistency-based method for camera-projector pair calibration
College of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院）；National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology（空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室）
针对相机-投影仪对标定中仅用两球标定这一未妥善解决的不适定难题，提出基于球间参数一致性构建约束的方法，实现更灵活的标定。
2023-03-10 cs.CV
FF-ProCams: Feed-Forward Gaussian Splatting for Projector-Camera System
针对投影仪-相机系统，提出FF-ProCams前馈3D高斯逆渲染框架，用混合编码器聚合线索，轻量级头预测高斯表示，设计可微渲染器，构建数据集实验，实现高保真渲染且速度大幅提升。
2026-07-21 cs.CV
Pro-Cam SSfM: Projector-Camera System for Structure and Spectral Reflectance from Motion
Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）
在本文中，我们提出了一种新的投影仪相机系统，用于实际和低成本的采集密集的物体的3D模型与光谱反射特性。在我们的系统中，我们使用一个标准的RGB相机和利用现成的投影仪作为主动照明的3D重建和光谱反射率估计。我们首先重建的3D点，同时估计的相机和投影仪，这是交替移动的对象周围的姿态，通过结合多视图结构光和结构从运动（SfM）技术。然后，我们利用投影仪的多光谱成像和估计的光谱反射率的每个3D点的基础上，考虑到重建的3D点和估计的投影仪位置之间的几何关系的一种新的光谱反射率估计模型。几个真实物体上的实验结果表明，我们的系统可以精确地获得一个密集的三维模型与完整的光谱反射特性使用现成的设备。
2019-08-22 cs.CV cs.GR eess.IV
A Portable Multiscopic Camera for Novel View and Time Synthesis in Dynamic Scenes
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
我们提出了一种便携式多视角摄像机系统与一个专门的模型，在动态场景中的新的看法和时间合成。我们的目标是使用我们的便携式多视角相机在任何时间从任何视点为动态场景渲染高质量的图像。为了实现这种新颖的视图和时间合成，我们开发了一个物理的多视角相机配备了五个摄像机训练一个神经辐射场（NeRF）在时间和空间域的动态场景。我们的模型将6D坐标（3D空间位置，1D时间坐标和2D观看方向）映射到视图相关和随时间变化的发射辐射和体积密度。应用体渲染以在指定的相机姿态和时间渲染照片级真实感图像。为了提高我们的物理相机的鲁棒性，我们提出了一个相机参数优化模块和时间帧插值模块，以促进跨时间的信息传播。我们在真实世界和合成数据集上进行实验来评估我们的系统，结果表明我们的方法在定性和定量上优于其他解决方案。我们的代码和数据集可以在https://yuenfuilau.github.io上找到。
2022-08-30 cs.CV cs.GR
DeProCams: Simultaneous Relighting, Compensation and Shape Reconstruction for Projector-Camera Systems
Stony Brook University（石溪大学）
基于图像的重光照、投影补偿和深度/法线重建是投影相机系统（ProCams）和空间增强现实（SAR）的三个重要任务。虽然它们共享查找投影仪-相机图像映射的类似管道，但在传统上，它们是独立解决的，有时具有不同的先决条件，设备和采样图像。在实践中，这可能是麻烦的SAR应用程序来解决他们逐一。在本文中，我们提出了一种名为DeProCams的新型端到端可训练模型，用于显式学习ProCams的光度和几何映射，一旦训练完成，DeProCams可以同时应用于这三个任务。DeProCams将投影机-摄像机图像映射显式分解为三个子过程：阴影属性估计，粗略直射光估计和真实感神经渲染。DeProCams解决的一个特殊挑战是遮挡，为此我们利用极线约束，并提出了一种新的可微分投影机直射光掩模。因此，它可以与其他模块一起端到端学习。之后，为了提高收敛性，我们应用光度和几何约束，使中间结果是合理的。在我们的实验中，DeProCams显示出明显的优势，比以前的艺术有前途的质量，同时是完全区分。此外，通过在一个统一的模型中解决这三个任务，DeProCams放弃了对额外的光学设备，辐射校准和结构光的需求。
2021-01-24 cs.CV cs.GR
Text-to-Image Generation for Projector-Camera System Registration
Ningbo University（宁波大学）；University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校）
针对投影仪-相机系统配准中现有方法的局限，提出基于深度神经网络的方法，从文本提示生成自然图像，增强配准精度，经实验验证该方法实用有效。
2026-07-07 cs.CV
Evaluation of an AI System for the Detection of Diabetic Retinopathy from Images Captured with a Handheld Portable Fundus Camera: the MAILOR AI study
Visulytix Ltd（维视利泰有限公司）；Instituto Mexicano de Oftalmología（墨西哥眼科研究所）；Instituto de la Retina del Bajío（巴希奥视网膜研究所）；Mater Dei Hospital（圣母医院）；King’s College Hospital NHS Foundation Trust（国王学院医院国民保健信托基金）
目的：评估人工智能（AI）系统（Pegasus，Visulytix Ltd.，UK），在从由手持便携式眼底照相机捕获的图像中检测糖尿病视网膜病变（DR）。研究方法：使用手持式便携式眼底照相机（Pictor Plus，Volk Optical Inc.，美国）在墨西哥眼科研究先进成像实验室。由专家根据苏格兰DR分级方案对图像进行DR分级。回顾性地评估了AI系统在评估可参考DR（RDR）和再现性DR（PDR）方面的性能，并将其与公开可用的桌面相机基准数据集的性能进行了比较。结果如下：对于RDR检测，Pegasus在MAILOR队列中的受试者工作特征（AUROC）曲线下面积为89.4%（95%CI：88.0-90.7），而在基准数据集上的AUROC为98.5%（95%CI：97.8-99.2）。该差异具有统计学显著性。此外，Pegasus的PDR检测性能在MAILOR队列中的AUROC为94.3%（95% CI：91.0-96.9），在基准数据集上的AUROC为92.2%（95% CI：89.4-94.8），未发现统计学显著差异。结论：Pegasus显示出良好的可移植性，用于从策划的桌面眼底相机数据集检测PDR到使用手持式便携式眼底相机的真实临床实践。然而，当使用手持设备时，RDR的诊断性能出现了显著的统计学显著性下降。
2019-08-18 cs.CV eess.IV
Indoor 3D Reconstruction with an Unknown Camera-Projector Pair
National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology（空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室）；College of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院）
针对未知相机-投影仪对仅两视图且无已知物体时的标定难题，提出利用未知长方体角点约束并将内参估计化为单变量优化，实现可靠标定与直接室内3D重建。
2024-07-02 cs.CV
A portable widefield fundus camera with high dynamic range imaging capability
University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
眼底照相是眼科疾病的临床检测和管理不可或缺的。有限的图像对比度和视场（FOV）是传统眼底相机的常见局限性，使得难以在眼部疾病的早期阶段检测到细微的异常。图像对比度和FOV覆盖范围的进一步改善对于改善早期疾病检测和可靠的治疗评估是重要的。我们在这里报告一个便携式眼底相机，具有宽FOV和高动态范围（HDR）成像能力。采用小型化间接检眼镜照明，实现免散瞳、宽视野眼底摄影的便携式设计。正交偏振控制用于消除照明反射伪影。通过独立的功率控制，顺序采集三幅眼底图像并进行融合，以实现局部图像对比度增强的HDR功能。非散瞳眼底摄影获得101°视角（67°视角）快照FOV。有效视野可以很容易地扩展到190°的眼睛角度（134°视角）的帮助下，固定目标，而不需要药物瞳孔扩张。HDR成像的有效性与正常健康和病理眼睛进行了验证，与传统的眼底照相机相比。
2022-12-20 cs.CV cs.SY eess.IV
DPCS: Path Tracing-Based Differentiable Projector-Camera Systems
Southwest University（西南大学）；Stony Brook University（石溪大学）
针对神经网络式 ProCams 仿真可解释性弱、复杂光照效果差的问题，本文提出基于多反弹路径追踪和可微 PBR 的 DPCS，显式解耦并学习场景参数，以更少样本提升仿真、重光照与补偿效果。
2025-03-15 cs.CV cs.GR
GS-ProCams: Gaussian Splatting-based Projector-Camera Systems
Southwest University（西南大学）；Westlake University（西湖大学）
GS-ProCams通过高斯点表示实现视图无关的投影-相机系统，提升效率并减少资源消耗。
2026-02-17 cs.CV cs.GR cs.MM
Neural shape reconstruction from multiple views with static pattern projection
Kindai University（近畿大学）；Kyushu University（九州大学）
本文提出一种在相机与投影仪自由运动条件下，利用NeuralSDF和体积微分渲染自动标定位姿并重建三维形状的方法。
2025-06-02 cs.CV
RACE-FPP: A Robust AI-assisted Characterisation Enhancement for Fringe Projection Profilometry
University of Nottingham（诺丁汉大学）；Taraz Metrology Ltd.（塔拉兹计量有限公司）
本文提出RACE-FPP，一种将深度学习角点检测集成到条纹投影轮廓术全流程的表征增强方法，通过分析误差传播并采样相位值表征投影仪，显著降低重投影误差，提升测量鲁棒性。
2026-10-07 cs.CV eess.IV physics.optics
Directionally Decomposing Structured Light for Projector Calibration
Osaka University（大阪大学）；Japan Science and Technology Agency（日本科学技术振兴机构）
投影机内定标在投影映射应用中，特别是在动态投影映射中是必不可少的。然而，由于投影机的景深（DOF）较浅，需要更多的工作来确保精确的校准。我们的目标是估计投影机的内部参数，同时避免浅自由度的限制。作为我们的技术的核心，我们提出了一个实际的校准设备，需要一个最小的工作体积直接在投影机镜头前，无论投影机的对焦距离和光圈大小。该设备由一个平板扫描仪和针孔阵列掩模。为了校准，投影仪在设备中投影一系列结构光图案。针孔将结构光定向分解，并且只有穿过针孔的投影光线才会到达扫描仪平面。对于每个针孔，我们提取一条穿过投影仪光学中心的光线。因此，我们把投影仪作为一个针孔投影仪，仅投影提取的光线，我们校准投影仪通过应用标准的摄像机校准技术，假设一个针孔摄像机模型。使用一个概念验证原型，我们证明了我们的技术可以校准投影机与不同的聚焦距离和光圈大小在相同的精度作为一个传统的方法。最后，我们确认，我们的技术可以提供足够准确的内部参数的动态PM应用程序，即使当投影机放置得太远，从投影目标的传统方法来校准投影机使用的基准对象的合理大小。
2021-10-08 cs.CV cs.GR eess.IV
Design and Implementation of a 3D Undersea Camera System
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；University of Victoria（维多利亚大学）
本文介绍了一种水下摄像系统的设计与研制。我们的系统的目标是以长期连续的方式提供海底栖息地的3D模型。我们系统最重要的特点是使用多个摄像头和多个投影仪，能够提供精确的3D模型，精度达到毫米。通过在我们的系统中引入投影仪，我们可以针对不同的任务使用许多不同的结构光方法。与使用ROV或AUV相比，我们的系统有两个主要优点。首先，我们的系统可以提供对海底栖息地的持续监测。其次，我们的系统具有较低的硬件成本。与现有部署的相机系统相比，我们的系统的优势在于它可以提供精确的3D模型，并为未来开发用于海底研究的创新算法提供了机会。
2015-04-07 cs.CV
Animated Stickies: Fast Video Projection Mapping onto a Markerless Plane through a Direct Closed-Loop Alignment
Tohoku University（东北大学）
本文提出了一种快速投影映射方法，用于使用低延迟数字微镜器件（DMD）投影仪将运动图像内容投影到无标记平面上。通过采用闭环对准方法，其中不仅表面纹理，而且投影图像由相机跟踪，所提出的方法是从相机和投影仪之间的校准或位置调整自由。我们设计的基准图案被插入到一个快速拍打序列的DMD投影仪的二进制帧，这允许同时跟踪的表面纹理和基准几何形状从一个单一的图像捕获的相机。所提出的方法在CPU上以400 fps的速度运行，并使任意视频内容能够“粘贴”到各种纹理表面上。
2019-08-30 cs.CV cs.GR
Causes and Corrections for Bimodal Multipath Scanning with Structured Light
University of Kentucky（肯塔基大学）
结构光照明是一种基于投影/捕获一组条纹图案并测量图案在反射离开目标物体表面时的翘曲的主动3D扫描技术。按照设计，摄像机中的每个像素只能从投影仪看到一个像素;然而，当扫描表面具有复杂的几何形状，具有阶梯边缘和其他深度不连续性时，或者目标表面具有反射光线远离摄像机的镜面反射时，也有例外。这些情况通常被称为多路径，其中给定相机像素从投影仪的多个位置接收光。在双模多径的情况下，相机像素从投影仪接收来自恰好两个位置的光，这在光从反射表面或沿着阶梯边缘反弹时发生，其中边缘穿过像素，使得像素看到前景和背景表面两者。在本文中，我们提出了一个通用的数学模型，并解决了双峰多径问题的相位测量轮廓扫描仪测量的两个光路之间的建设性和破坏性的干涉，并利用这个有趣的线索，分离的路径，并进行两个单独的深度测量。我们还验证了我们的算法与模拟和一些具有挑战性的实际情况。
2017-06-08 cs.CV
Procam Calibration from a Single Pose of a Planar Target
Queen's University（女王大学）
提出了一种新的用户友好的方法来校准的procam系统从一个单一的姿态的平面棋盘目标。用户只需要将棋盘定位在一个合适的姿势。一系列格雷码图案被投影到棋盘上，这允许自动提取相机、投影仪和棋盘之间的对应关系。这些对应关系作为输入被馈送到非线性优化方法，该方法将主点的投影仪建模到棋盘上，并精确地计算相机和投影仪的内在和外在参数，以及相机的失真系数。该方法在procam系统上进行了实验验证，结果表明该方法与现有的多姿态方法在精度上相当。棋盘的方向相对于procam成像的地方的影响，也探讨了通过广泛的模拟。
2021-02-22 cs.CV eess.IV
Camera Adaptation for Fundus-Image-Based CVD Risk Estimation
Monash University（莫纳什大学）；Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University（中山大学中山眼科中心）；University of Melbourne（墨尔本大学）
最近的研究已经验证了心血管疾病（CVD）风险与视网膜眼底图像之间的关联。结合深度学习（DL）和便携式眼底相机将使CVD风险估计在各种情况下，并提高医疗民主化。然而，仍有一些重大问题有待解决。最优先考虑的问题之一是研究材料数据库和生产环境中的样本之间的不同相机差异。大多数高质量的视网膜成像数据库都是从高端眼底相机中收集的，并且不同相机之间存在显著的域差异。为了充分探索域差异问题，我们首先收集眼底相机配对（FCP）数据集，该数据集包含由高端Topcon视网膜相机和低端Mediwork便携式眼底相机捕获的相同患者的成对眼底图像。然后，我们提出了一个交叉侧特征对齐预训练方案和一个自注意相机适配器模块，以提高模型的鲁棒性。交叉偏侧性特征对齐训练鼓励模型从同一患者的左眼底图像和右眼底图像学习共同知识并提高模型泛化。同时，设备适配模块学习从目标域到源域的特征变换。我们对英国生物银行数据库和我们的FCP数据进行了全面的实验。实验结果表明，该方法提高了CVD风险回归的准确性和两个摄像机之间的结果一致性。代码可在此处获得：\url{https://github.com/linzhlalala/CVD-risk-based-on-retinal-fundus-images}
2022-06-18 cs.CV
GhostImage: Remote Perception Attacks against Camera-based Image Classification Systems
University of Arizona（亚利桑那大学）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
在基于视觉的对象分类系统中，成像传感器感知环境，然后使用机器学习来检测和分类对象以用于决策目的;例如，操纵自动车辆绕过障碍物或发出警报以指示监视设置中的入侵者的存在。在这项工作中，我们演示了如何感知域可以远程和不引人注目地利用，使攻击者能够创建虚假的对象或改变现有的对象。一个依赖于受我们攻击的检测/分类框架的自动化系统可能会因为攻击者引起的误解而采取灾难性的行动。我们专注于基于相机的系统，并表明可以通过利用光学成像系统中的两种常见效应将对抗模式远程投影到相机系统中，即，镜头闪光/重影效果和自动曝光控制。为了提高攻击对信道影响的鲁棒性，我们通过将对抗性机器学习技术与经过训练的端到端信道模型相结合来生成最佳模式。我们实验证明我们的攻击使用低成本的投影仪，在三个不同的图像数据集，在室内和室外环境中，并与三个不同的摄像头。实验结果表明，根据投影机和摄像机的距离，攻击成功率可以高达100%，并在有针对性的条件下。
2020-06-23 cs.CR cs.CV cs.LG
Combining Visible Light and Infrared Imaging for Efficient Detection of Respiratory Infections such as COVID-19 on Portable Device
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；East China Normal University（华东师范大学）；Rui Jin Hospital（瑞金医院）
2019冠状病毒病（COVID-19）在过去几个月已成为严重的全球流行病，并在全球范围内给人类社会造成巨大损失。对于如此大规模的疫情，及早发现和隔离潜在的病毒携带者对遏制疫情蔓延至关重要。最近的研究表明，COVID-19的一个重要特征是病毒感染引起的异常呼吸状态。疫情期间，很多人倾向于戴口罩，以降低患病风险。因此，在本文中，我们提出了一种便携式非接触的方法来筛选戴口罩的人的健康状况，通过分析的呼吸特性。该设备主要由一个FLIR热像仪和一个Android手机组成。这可能有助于在实际情况下识别潜在的COVID-19患者，例如在学校和医院进行预检。在这项工作中，我们通过结合从双模式相机和深度学习架构获得的RGB和热视频来执行健康筛查。我们首先使用人脸识别来实现戴口罩的人的呼吸数据捕获技术。然后，将具有注意力机制的双向GRU神经网络应用于呼吸数据以获得健康筛查结果。验证实验结果表明，该模型在真实数据集上的识别准确率为83.7%.异常呼吸数据和部分正常呼吸数据均来自上海交通大学医学院附属瑞金医院。其他正常的呼吸数据是从我们研究人员周围的健康人那里获得的。这项工作表明，拟议的便携式智能健康筛查设备可用作呼吸道感染的预扫描方法，这可能有助于抗击当前的COVID-19疫情。
2020-04-15 cs.CV eess.IV
Learning to Detect Touches on Cluttered Tables
Google Research（谷歌研究院）
本文提出一种灯具形态的相机-投影仪桌面系统及端侧实时触摸检测算法，利用俯视视角和基于学习的方法解决杂乱桌面上的触摸检测鲁棒性问题，使任意桌面可交互。
2023-04-10 cs.CV cs.HC
MAIScope: A low-cost portable microscope with built-in vision AI to automate microscopic diagnosis of diseases in remote rural settings
Foothill College（山麓学院）
根据世界卫生组织（WHO）的数据，仅在2020年，疟疾估计就造成62.7万人死亡，感染人数超过2.41亿，比2019年增加了12%。血细胞的显微镜诊断是诊断疟疾的标准测试程序。然而，这种类型的诊断是昂贵的，耗时的，并且非常主观的人为错误，特别是在缺乏训练有素的人员进行高质量的显微镜检查的发展中国家。本文提出了Mass-AI-Scope（MAIScope）：一种新型、低成本、便携式设备，可以拍摄显微图像，并通过嵌入式AI自动检测疟疾寄生虫。该装置有两个子系统。第一个子系统是一个设备上的多层深度学习网络，它从显微图像中检测红细胞（RBC），然后是一个疟原虫分类器，它识别单个RBC中的疟原虫。测试和验证表明，使用TensorFlow Lite的分类平均准确率为89.9%，检测模型的平均精度为61.5%，同时解决了有限的存储和计算能力。该系统还具有云同步功能，当连接到互联网时，将图像发送到云，以进行分析和模型改进。第二个子系统是硬件，包括Raspberry Pi，摄像头，触摸屏显示器和创新的低成本微珠显微镜等组件。珠显微镜的评价表现出类似的图像质量与昂贵的光学显微镜。该设备设计为便携式，可在没有互联网或电源的远程环境中工作。该解决方案可扩展到其他需要显微镜检查的疾病，并有助于标准化发展中国家农村地区的疾病诊断自动化。
2022-08-12 cs.CV eess.IV
Movement Tracking by Optical Flow Assisted Inertial Navigation
Aalto University（阿尔托大学）；Saab Finland Oy（萨博芬兰公司）
在便携式设备上进行稳健且准确的六自由度跟踪仍然是一个具有挑战性的问题，特别是在诸如智能手机的小型手持设备上。为了提高鲁棒性和准确性，来自IMU和相机的互补运动信息通常被融合。传统的视觉惯性方法将来自IMU的信息与由设备相机跟踪的特征点的稀疏云融合。我们考虑一种视觉密集的方法，其中IMU数据与从相机数据估计的密集光流场融合。应用于完整图像帧的基于学习的方法可以利用流场的视觉线索和全局一致性来改进流量估计。我们展示了如何将基于学习的光流模型与传统的惯性导航相结合，以及概率深度学习的想法如何帮助测量更新的鲁棒性。在具有挑战性的低纹理环境中通过iPad获取的真实数据上证明了其实用性。
2020-06-24 cs.CV cs.LG
An Optical Watermarking Solution for Color Personal Identification Pictures
College of Mechatronics Engineering and Automation（机电工程与自动化学院）；College of Science, National University of Defense Technology（国防科技大学理学院）
提出了一种基于光学投影技术的印刷品图像认证信息嵌入方法。我们的实验装置由两部分组成，一个是普通的摄像机，另一个是液晶投影仪，它将图案投射到人员的身体上（特别是脸上）。由计算机产生的图案作为正弦分布的照明光源，也是水印信号。对于彩色图像，水印被嵌入到蓝色通道中。当我们拍摄照片（分别为256 *256和512*512，567*390像素）时，在曝光时刻，一个不可见的标记被直接嵌入到离散傅立叶变换（DFT）的幅度系数中。光学相关和数字相关都适用于这类水印的检测。解码后的水印是DFT域（中频区域）中的一组同心圆或扇区，其对拍摄、打印和扫描具有鲁棒性。不法分子修改或替换原照片，制作假护照（驾照等）。实验结果表明，与传统的数字水印方法相比，采用模拟水印方法的投影机-摄像机组合方式嵌入水印的证书很难伪造。
2013-02-20 cs.CV cs.MM physics.optics
360Loc: A Dataset and Benchmark for Omnidirectional Visual Localization with Cross-device Queries
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Sun Yat-sen University（中山大学）
本文提出360Loc数据集与基准，首次探索跨设备全向视觉定位挑战，通过虚拟相机方法缓解跨设备域差距，证明全向视觉定位在复杂场景中更鲁棒。
2024-05-31 cs.CV
Towards an End-to-End (E2E) Adversarial Learning and Application in the Physical World
Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）；Fujitsu Limited（富士通公司）
针对数字域生成的对抗补丁迁移到物理域效果下降的问题，提出基于投影仪的物理域端到端PAPLA框架，经多场景验证可消除可迁移性问题，实现对目标检测器的有效规避。
2025-01-16 cs.CR cs.CV
Filling the Pareto-Optimal Front for Affordance Segmentation on Embedded Devices Using RGB-D Cameras
University of Genoa（热那亚大学）；DITEN（DITEN（热那亚大学电子、电信和工程系））
针对嵌入式设备RGB-D相机的affordance分割，提出硬件感知神经架构搜索与专用微调方法，生成平衡泛化性能和硬件需求的帕累托最优解，原型在Jetson Nano上实现实时性能。
2026-07-31 cs.CV cs.LG cs.RO
Vinci: A Real-time Embodied Smart Assistant based on Egocentric Vision-Language Model
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
本文提出 Vinci，一个基于第一视角视觉语言模型、可部署于便携设备的实时具身智能助手，支持始终在线观察、自然对话、长视频流理解、任务规划及分步视频演示生成。
2024-12-30 cs.CV
Stereoscopic Cinema
INRIA Grenoble - Rhône-Alpes（法国国立信息学与自动化研究院格勒诺布尔-罗讷-阿尔卑斯分院）；Disney Research（迪士尼研究院）
近年来，立体影院的活动激增，2009年，好莱坞所有主要电影公司首次发行了3D电影。随着3D技术在体育广播中的采用和3D电视在家庭中的出现，这种情况正在发生。在20世纪50年代和80年代，两次引入3D电影的尝试都失败了，因为当时的技术还不成熟，导致观众感到不适。但是目前的技术--例如带有机载计算机的可精确调节的3D摄像机设备，可以自动通知摄像机操作员不合适的立体镜头，用于3D图像拍摄后校正的数字处理，用于电影屏幕上两个立体投影的精确定位的数字投影仪，以及减少观看者左眼和右眼之间串扰的偏振银色屏幕意味着观看者体验的质量水平比过去高得多。即便如此，立体电影的创作仍然是一个开放的、活跃的研究领域，从采集到后期制作再到自动适应不同尺寸的显示器，都存在许多挑战。本章介绍了目前的国家的最先进的立体电影，和未来的工作方向。
2015-06-19 cs.CV
