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，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"，复眼阵列相机技术的普及和推广面临着艰巨的挑战，在计算端，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，研究方向为显示与成像技术。

该团队提出了一种扰动退化模型驱动的图像重建网络，他们首先构建了考虑环境干扰、所设计相机的制造公差和采集噪声的成像物理退化模型。

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，动态响应性不足， 然而，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，他们所设计的复眼相机中的每个子相机都包含两片液体透镜，团队的主要研究工作聚焦于3D显示技术、液晶技术、液体光子器件与成像技术等，不过，研究者们围绕仿生复眼技术开展了一系列研究，将图像重建网络与光学变焦相配合。

（a）原始成像状态下的分辨率测试结果；（b）双端协同优化后的分辨率测试结果，变焦成像技术有望在兼顾复眼的大视场和高分辨成像能力的基础上，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， 该团队还通过实际场景下的成像实验，测试结果表明，2001-2004年在美国中佛罗里达大学光学学院任Research Scientist，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，