散斑是一種顆粒狀的隨機空間強度波動,,在全息顯示中,眼睛分辨率點內(nèi)的復(fù)雜場會產(chǎn)生干擾,,從而導(dǎo)致散斑噪聲,,從而降低圖像質(zhì)量??梢允褂秒S機散斑圖案的時間平均技術(shù),,在每個子幀中生成具有不同隨機相位的相同 3D 圖像,從而創(chuàng)建不相關(guān)的散斑圖案,。這些散斑圖案通過時間多路復(fù)用來平均,,從而降低感知的散斑對比度。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實時真實感全息顯示
使用隨機場景生成器訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),,生成大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,,從而有助于提高圖像質(zhì)量,。這項技術(shù)應(yīng)用復(fù)雜的訓(xùn)練策略,包括在合成隨機場景中設(shè)計的深度分布,、具有遮擋能力的全息圖合成算法,,以及測量重建 3D 圖像體積和中間全息圖平面質(zhì)量的損失函數(shù),通過以上技術(shù)可實現(xiàn)高圖像質(zhì)量重建,。
論文信息
Park et al. Light: Advanced Manufacturing (2022)3:9https://doi.org/10.37188/lam.2022.009