本研究解决了非视线成像中的非均匀采样问题，利用相位场框架和非均匀快速傅里叶变换，实现了稀疏测量的有效重建，提升了成像系统的灵活性和实时性。

综述多篇研究，探讨利用可穿戴传感器、IMU、LiDAR、单目相机及非视线成像等技术进行3D人体姿态估计，方法涵盖多模态融合、点云框架、弱监督学习与离散潜在表示，旨在实现无漂移、大规模场景下的精准姿态捕捉，并优化人与场景交互，应用于VR/AR及自动驾驶等领域。