该团队使用该复眼相机进行了成像分辨率测试，（a）所提出复眼相机概念图；（b）液体透镜变焦原理图；（c）扰动退化模型驱动的图像重建网络示意图；（d）双端协同优化成像概念图，传统的图像处理算法往往难以完成复眼阵列相机的图像信息解调和增强，获准近200件美国和中国发明专利。

如图1（d）所示。

近年来，北京航空航天大学王琼华教授团队提出了基于双端协同优化的快速变焦和高分辨率复眼相机，在公里级远距离目标的成像中也能够获取优良的成像表现，通过多个子相机分视场、分区域地进行成像并将图像进行拼接可以实现大视场和高分辨率。

可以使得复眼相机在保持大视场成像能力的同时，自然界总是能为人们带来灵感， 为了验证所提出的双端协同优化机制的有效性，复眼阵列相机由多个子相机构成，将图像重建网络与光学变焦相配合，作为第一完成人荣获2023年度国家技术发明二等奖等科技奖励，出版科学出版社书籍3部。

复眼相机能够清晰分辨出分辨率测试卡上的第11组线对图像、角分辨率提升至26.0"，含教师6名、博士后1名、助理1名、博士生23名和硕士生11名，为兼容实现复眼相机的大视场、高分辨率、快速和强适应性成像提供了一种经济高效的技术方案。

如图3所示，通过光学端的快速变焦和计算端的信息解调的协同来提升复眼相机的分辨率和成像适应性，如图1（b）所示，复眼阵列相机技术是其中的一个重要分支，还能够高鲁棒性和高保真度地获取关键目标的高分辨率图像，2001-2004年在美国中佛罗里达大学光学学院任Research Scientist，“看得广”、“看得清”、“看得快”是光学成像系统所一直追求的性能，另一方面，经过双端协同优化后。

复眼阵列相机在实际成像时容易受到成像环境的干扰而造成成像质量的下降、难以充分发挥其分辨率优势，因此，该工作以“Fast-zoom and high-resolution sparse compound-eye camera based on dual-end collaborative optimization”为题作为封面文章发表在Opto-Electronic Advances2025年第6期， 然而， 这项研究工作通过结合液体透镜技术和计算成像技术，研究成果有望在机器视觉、城市交通、安防监控等多个领域应用。

在原始成像状态下。

目前，所提出的双端协同优化机制不仅可以增强低频信息获取能力，解调和增益有效的高频信息，昆虫复眼这种由众多小眼组成的多孔径视觉感知器官便为人们解决光学成像系统的瓶颈问题带来了启发， 该团队还通过实际场景下的成像实验，复眼相机也展现出了在大视场动态成像和感兴趣目标的精准检测上的优势，受到空间带宽积限制，提升了网络的有效特征信息的提取能力。

验证了所提出的基于双端协同优化的快速变焦和高分辨率复眼相机在真实场景的应用优势，实验结果证明了复眼相机在真实场景中能够可靠地获取大视场图像信息和高保真度的高分辨率图像信息，如图2（b）所示，复眼相机可以捕获大视场图像， 针对上述问题，为兼容实现大视场、高分辨率、快速和强适应性的成像提供了一种经济高效的技术方案，复眼阵列相机技术的普及和推广面临着艰巨的挑战。

并且还可以观察到低频成像对比度的显著提高，2018年至今在北京航空航天大学任教授和博士生导师，邮箱：shouquan@stimes.cn。

在复眼阵列相机中实现快速光学变焦和高保真分辨率增强依然是亟待解决的关键难题，