JPhys Photonics特刊征稿|三维成像，光学感知和AR/VR显示

特刊详情

客座编辑

• 曹良才，清华大学
• 桑新柱，北京邮电大学
• 彭祎帆，香港大学
• 王帆，日本千叶大学
• 何泽浩，首都师范大学

主题范围

在微观层面，数字全息和光学衍射断层扫描这些先进的3D成像技术，可以将细胞与组织内部的3D折射率分布进行可视化呈现，是探究生物体内部构造的有力工具；同时，这些技术具备非侵入特性，减少了成像和显示过程对生物体的干扰与损伤，为生物研究和医学探索开拓了更加安全、高效的路径。

在宏观层面，飞行时间扫描和结构光扫描等技术可以捕捉拍摄目标的完整3D轮廓，甚至可以创建精细的3D模型。当上述成像技术与光场3D显示和全息3D显示等尖端显示技术结合时，3D数据即可被真实呈现，为使用者提供身临其境的感知和交互体验。

上述成像和显示领域的开创性成果，对于制造、医疗、教育、娱乐和通信等行业具备坚实的支撑作用。这些技术可以强化用户的交互体验，为真实世界数据的获取和使用开辟出了崭新可能。例如，在元宇宙火热发展的当下，3D成像和显示作为构建数字孪生世界的核心支撑技术，已成为了连接真实世界和虚拟世界的关键桥梁。伴随着3D成像和显示技术的进步，AR/VR等三维感知交互设备有望成为下一代人机交互的关键平台，有望重塑人们与世界的互动模式，为各行业的创新变革注入强劲动力，催生一系列行业新业态与新场景，拓展人类感知与认知的边界。

此外，深度学习技术的快速发展，为3D成像和显示技术的发展注入了新的动力。深度学习技术能够提升计算机对3D数据的处理、分析和解释能力，有望提升3D成像和显示的效率和精度，这将更有利于3D成像和显示技术的应用推广。

为此，本专刊旨在为3D成像和显示领域的研究者提供分享最新研究进展的平台，征集3D信息采集、处理和展示等各方面的研究成果，并且关注这些技术在制造、医疗、教育、娱乐和通信等行业的应用。

本专刊具体关注的内容包含但不限于以下领域：

• 用于3D信息快速、精确获取的先进成像技术，包括数字全息成像技术、光学相干断层扫描技术和光场成像技术等。
• 用于3D重建的计算成像和深度学习技术，关注数值计算模型和人工智能算法在提高3D重建精度方面的作用。
• 用于3D数据展示和交互的尖端显示技术，包括自由立体显示、体显示、光场显示、全息显示和近眼显示等技术。
• 3D成像和显示技术的跨领域应用，讨论它们为制造、医疗、教育、娱乐、通信乃至元宇宙等行业带来的变革潜力。

投稿流程

特刊文章与JPhys Photonics期刊常规文章遵循相同的审稿流程和内容标准，并采用同样的投稿模式。

有关准备文章及投稿的详细信息，可以参阅IOPscience页面的作者指南。

作者可登入期刊主页进行在线投稿，先选择“文章类型”，然后在“选择特刊”的下拉框中选择“Focus Issue on 3D Imaging, Optical Imaging Sensors and AR/VR”。

投稿截止日期：2024年12月31日。