韩国延世大学与Meta Reality Labs合作，提出一种针对基于相移轮廓测量法的动态3D眼睛重建的旋转运动误差补偿框架。该方法无需外部编码器，通过图像估计眼睛旋转，分别补偿相机像素坐标失配与条纹相移误差，并对虹膜和巩膜区域独立优化补偿强度。实验表明，与传统三步PSP相比，重建RMSE平均降低41.64%；低帧率下结合区域优化可有效抑制巩膜区域残余伪影。该原理在非球面刚性物体上同样有效，为XR环境中的高精度眼动追踪提供了技术基础。

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提升动态3D眼睛重建精度

（映维网Nweon 2026年08月03日）韩国延世大学与Meta Reality Labs的研究人员合作，提出了一种针对动态3D眼睛重建的旋转运动误差补偿方法。

随着XR头显的普及，高精度的眼动追踪正变得越来越重要。传统的基于二维图像的眼动追踪方法虽然系统复杂度较低，但在稳定性、准确性和鲁棒性方面存在局限。获取眼睛的三维表面信息能够提供更丰富的几何数据，其中，相移轮廓测量法（Phase-Shifting Profilometry, PSP）因其能实现高精度、高密度的表面测量而备受关注。

然而，PSP技术需要顺序采集多幅条纹图像，如果眼睛在图像采集过程中发生旋转，就会引入运动误差。即使是微小的帧间旋转，也可能导致相机像素失配和相移变化，使重建的3D表面出现变形。传统的运动误差补偿方法，例如使用外部编码器测量位移，主要针对平移运动设计。但眼睛的运动以旋转为主，且在实际HMD环境中无法通过外部编码器直接测量，因此需要新的补偿方案。

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