光场信息表征与物理模型结合：突破影像质量提升瓶颈

光场信息表征是一种先进的技术，它可以捕捉到光照的所有信息，包括方向、强度、颜色等等。通过利用光场信息表征，我们可以更好地理解和掌握光照的本质。在本项目中，我们将光场信息表征作为基础，并采用物理退化模型和深度网络结合的方式来提升影像质量。物理退化模型可以模拟真实世界中的光照退化效应，例如衰减、散射、噪声等等。而深度网络可以学习影像的语义结构，并将其应用于影像质量提升中。

影像质量提升的核心在于均衡化光照的同时保持影像的语义结构。这意味着我们需要在提高影像亮度的同时，确保图像的细节和特征不会被模糊或丢失。这是一个非常具有挑战性的问题，因为传统的影像处理技术往往会出现一些不可避免的缺陷，例如过度增强、伪影、失真等等。这也是目前基于自编码器和生成对抗网络等影像质量提升模型面临的难点问题。

通过将光场信息表征与物理模型结合，我们可以有效解决这个问题。首先，我们可以利用光场信息表征来对影像进行分析和建模，从而更好地理解影像中的光照信息。其次，我们可以使用物理模型来模拟真实世界中的光照退化效应，从而更准确地重建影像。最后，我们可以利用深度网络来学习影像的语义结构，并将其应用于影像质量提升中。这种结合方式可以有效地提高影像质量，使其能够在低光、高光、混合光照等复杂光照下实现高动态范围成像的目的。