黄益栩，男，2023级计算机科学与技术专业硕士研究生，导师为钟睿老师，研究方向为多视点光场图像的颜色校正和视点合成。在校期间以第一作者身份发表CCF-B类、CCF-C类论文各1篇，获得研究生一等学业奖学金、2025年研究生国家奖学金等荣誉。

厚基强本，筑牢学术之基

黄益栩同学深知扎实的专业基础是科研创新的前提。面对《矩阵分析》《研究方法论》等核心课程，他不仅满足于课堂知识的消化吸收，更注重深入钻研理论背后的逻辑体系与应用场景：课前通过系统预习梳理知识框架，课上积极与授课教师互动探讨疑点难点，课后结合学术文献与实际科研问题深化理解、巩固所学。

针对选修的《人工智能与深度学习》等前沿课程，他立足研究方向的实际需求，主动拓展学习边界，重点攻克神经网络架构设计、深度学习优化算法等关键技术，将课程所学与科研实践紧密结合。在整个课程学习阶段，黄益栩同学始终保持谦逊进取的态度，积极参与学术研讨与小组交流，不仅取得了优异的课程成绩，更培养了系统化的知识体系与严谨的学术思维，为科研工作的顺利推进筑牢了根基。

深耕细作，开拓科研新境

在课程学习的同时，黄益栩同学在钟睿老师的悉心指导下，敏锐把握多视点光场相机阵列研究的前沿方向，开启了具有开创性的科研探索之路。科研初期，他深知文献积累是学术创新的源头活水，坚持广泛研读国内外顶级期刊、会议的高质量相关成果，从光场采集原理、颜色校正技术到三维重建技术，进行全面系统的梳理总结，构建了完善的知识储备体系。

在组会交流中，他定期分享研究进展与文献心得，主动向导师和同门请教课题难点，在思想碰撞中明晰研究思路、完善技术方案。针对多视点光场图像阵列采集过程中普遍存在的颜色失配问题，这一制约光场图像后续处理与应用的核心瓶颈，他通过深入调研发现，传统校正方法要么过度强调全局颜色统一而忽视局部纹理一致性，要么专注局部调整而导致整体颜色失衡，始终难以兼顾两者需求。

为破解这一难题，黄益栩同学历经数月的反复论证与实验优化，创新性地提出“全局-局部”融合校正方案，有效平衡了全局一致性与局部细节保留的核心矛盾。该方案不仅弥补了传统方法的缺陷，更显著提升了颜色校正的精度，相关研究成果以第一作者身份被CCF-B类国际会议IEEE ICME 2025接收。

守正创新，勇破技术之障

研二以来，在成功解决多视点光场图像颜色失配问题后，黄益栩进一步拓展研究边界，将目光聚焦于多视点光场图像视点合成这一关键应用任务——这既是对前期研究的延伸，也是对多视点光场领域核心应用需求的进一步响应。随着3D Gaussian Splatting技术在视觉合成领域的快速兴起，其凭借高效的渲染性能成为研究热点。但在稀疏视角光场数据输入场景下，该技术易出现几何结构模糊、纹理细节失真等问题，严重影响合成效果的真实性与实用性，也成为制约其在光场领域广泛应用的主要障碍。

为攻克这一技术痛点，黄益栩同学基于前期研究积累，提出LF-GS改进方法，通过引入光场深度先验，提升模型对场景几何结构的建模精度，有效缓解稀疏视角下的几何失真；另一方面，针对高斯球尺度、透明度等多属性进行联合调控，增强模型对光场数据的适应性，实现纹理细节的精准还原。目前，相关研究成果已以第一作者身份被CCF-C类期刊IEEE Signal Processing Letters接收。

自研究生阶段以来，黄益栩同学始终以高标准严格要求自己，在课程学习中厚积薄发，在科研实践中攻坚克难，不仅展现出扎实的专业功底、较强的创新思维与严谨的科研态度，更体现了新时代研究生勇于探索、追求卓越的学术素养。