受動型NLOS撮像の問題設定では、隠れた物体の形状や材質などの情報が完全に失われてしまうことが挙げられます。この問題を解決するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、光学的な特性や反射率などの情報を考慮して、物体の形状や材質を推定するための物理モデルを構築することが重要です。さらに、深層学習を活用して、受動的なNLOS撮像において失われた情報を補完するためのネットワークを設計することも有効です。また、複数の光線条件に対応できるような柔軟なアルゴリズムやデータ処理手法を導入することも重要です。