澳门理工大学应用科学学院教授柯韦的研究团队于国际知名学术期刊《计算机视觉媒体》(Computational Visual Media) 发表与提高光场图像解像度相关的高水平学术论文─ 使用互补视图特征的光场超解像度 (Light field super-resolution using complementary-view feature attention)。该期刊是与可视媒体理论、方法和系统相关领域，由清华大学与Springer Nature合作出版的SCIE电脑科学与软件工程领域前7.41%学术期刊，影响因子6.9。其于2019年入选中国科学技术协会“中国科技期刊卓越行动计划”，属JCR计算机科学及软件工程学科Q1及中科院SCI分区计算机科学大类二区Top期刊。

随着科技的快速发展，电子图像的使用及质量要求与日俱增，如人脸建模及识别、视频监控等。柯韦联同其博士研究生张伟等针对光场领域现存解像度较低的问题进行研究，探究了光场的结构特性和现存方法的局限性，通过引入注意力机制，提高光场各视角间的信息交互能力。同时依据光场的几何特性，实现光场最大差异化的信息补充，从而实现高品质超解像的光场图像重建，有效的提高在真实场景下光场超解像度(Light Field Super-resolution, LFSR)的表现。经研究团队的研究和验证，提议新颖的网络─光场互补视图特征注意网络(LF-CFANet)具有更好的光场图像重建性能，且重建的光场细节更为精准、超解像的精度也更高。合成资料集和真实资料集上的实验结果均证明了光场互补视角特征注意力网路的优越性。此研究的成果可应用于现实视频监控系统中，实现视频超分辨以及场景深度信息获取，助力澳门智慧城市的建设。

研究项目获国家自然科学基金(檔案编号：2018YFB2100500)及澳门特别行政区科学技术发展基金(檔案编号：0001/2018/AFJ)资助。