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传统光学成像技术无法探测到视线以外的区域，存在信息感知的盲区。具有颠覆性的非视域成像技术打破了这一限制，在自动驾驶、医疗成像、灾难救援等领域具有重大应用潜力。然而，现有非视域成像技术需要大面积的连续中介面（如墙面、地面等）和较长的采集时间，当实际场景可利用的中介面大小及形状严重受限时，隐蔽目标重建失败。

针对以上瓶颈问题，本课题组与清华大学丘成桐数学科学中心合作，提出了基于虚拟共焦补偿的信号与物体联合先验重建方法（CC-SOCR），以“Non-line-of-sight imaging with arbitrary illumination and detection pattern”为题，发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上。https://www.nature.com/articles/s41467-023-38898-4；https://rdcu.be/ddF0e

新方法对于离散、稀疏、异形等各类特殊中介面（平面/曲面），均给出了高质量的目标反射率及法向重构结果，是目前在特殊中介面场景下唯一有效的重构方法。该工作实现了非视域成像技术的场景范式创新，极大拓展了该技术的应用场景和范围。同时，对于传统中介面，该方法同样具有巨大优势，仅需稀疏测量点即可重构非视域目标，从而显著降低信号的采集时间。

清华大学新闻网报道：https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/104450.htm