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基于深度学习的计算全息显示进展

2023-06-13刘珂瑄吴佳琛何泽浩曹良才

液晶与显示 2023年6期
关键词:深度模型

刘珂瑄,吴佳琛,何泽浩,曹良才

(清华大学 精密仪器系 精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京 100084)

1 引 言

显示技术的发展始终是消费升级和生活方式革新的重要推力,带来了显著的经济效益,引起了社会的高度关注。近年来,元宇宙概念的兴起再次将三维显示技术带入了大众的视野。当前,三维显示技术主要包含双目视觉显示、体三维显示、光场显示以及计算全息显示等解决方案[1-2]。相较于其他的三维显示技术,计算全息(Computer-generated Holography,CGH)可以提供更为精确的深度信息,从源头上避免了易引起视疲劳的辐辏调焦矛盾,且具有光路简单、结构紧凑的优势,全息重建像也因具有强烈的真实感而被称为“光学等价物”。近年来,在元宇宙通信[3]、AR/VR 显示[4]、车载抬头显示[5]等方向,基于计算全息显示技术的实现方案应运而生。

计算全息基于衍射光学理论,首先对调制器件到目标三维光场的物理衍射传播过程建立了精确的正向可微数学模型,再通过求解该正向数学模型所对应的高维病态逆问题获取用于光场物理重建的计算全息图。所以,计算全息的显示质量极大程度地受限于正向数学模型的准确性和逆向求解算法的可靠性。

硅基液晶(Liquid Crystal on Silicon,LCoS)相位型空间光调制器(Spatial Light Modulator,SLM)因其光学效率高、无孪生像的优势,成为了目前主流的计算全息调制器件。LCoS 作为一种相位型、离散采样和有限像素尺寸的器件,其相位全息图(Phase-only Hologram,POH)的生成逆问题具有病态性。如何基于正向衍射数学模型求解满足器件限制的相位全息图是计算全息领域的重要研究方向。……

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