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全息显示的改进增强虚拟现实和增强现实

2021-2-26 09:47| 发布者: vantsing| 查看: 418| 评论: 0

摘要: 2021年1月29日,加利福尼亚州斯坦福—斯坦福大学的研究人员已经开发出一种方法来改善全息显示的图像质量和对比度。结果,该技术可能有助于改善虚拟和增强现实应用程序的近眼显示。 该方法被称为迈克尔逊全息术,将受 ...

2021129日,加利福尼亚州斯坦福—斯坦福大学的研究人员已经开发出一种方法来改善全息显示的图像质量和对比度。结果,该技术可能有助于改善虚拟和增强现实应用程序的近眼显示。

该方法被称为迈克尔逊全息术,将受迈克尔逊干涉法启发的光学装置与最新的软件开发相结合,以产生产生数字全息图所必需的干涉图样。

在全息显示器中,被称为仅相位空间光调制器(SLM)的光学组件会降低图像质量。SLM的作用是产生衍射光,从而使可见光3D图像需要干涉图案。

问题在于,用于全息照相的SLM倾向于表现出低衍射效率,这会显着降低图像质量,尤其是对比度。

与其他传统方法(如上图所示的NaïveSGD)相比,迈克尔逊全息术显示出图像质量,对比度和斑点减少方面的显着改善。

NVIDIA /斯坦福大学的Jonghyun Kim提供。

NVIDIAStanford的研究团队成员Jonghyun Kim说:“尽管我们最近在机器学习驱动的计算机生成的全息照相技术方面取得了长足进步,但这些算法从根本上受到底层硬件的限制。” “我们共同设计了一种新的硬件配置和一种新的算法,以克服其中的某些局限性并展示最新技术成果。”

研究人员决定设计一种全新的光学体系结构,而不是试图提高SLM的衍射效率(这是一项艰巨的任务),而不是尝试。尽管大多数设置仅使用一个阶段的SLM,但研究人员的方法使用了两个阶段。

“迈克尔逊全息术的核心思想是利用另一个SLM的未衍射光破坏性地干涉另一个SLM的衍射光。” “这允许未衍射的光有助于形成图像,而不是产生斑点和其他伪像。”

研究人员将新设置与专门针对其特​​定设置修改的相机在环(CITL)优化程序配对。CITL优化是一种计算方法,可用于直接优化全息图或训练基于神经网络的计算机模型。

该程序使研究人员能够使用相机捕获一系列显示的图像,这意味着他们无需使用精密的测量设备即可纠正光学系统的微小偏差。

“一旦对计算机模型进行了训练,就可以精确地确定所捕获图像的外观,而无需实际捕获它,” Kim说。“这意味着可以在云中模拟整个光学设置,以利用并行计算实时推断出计算量很大的问题。例如,这对于计算复杂的3D场景的计算机生成的全息图可能很有用。”

该系统在实验室的台式光学装置上进行了测试,用于显示研究人员使用常规相机记录的多个2D3D全息图像。在测试中,与现有的计算机生成的全息图方法相比,该显示器可提供更好的图像质量。

但是,该设置对于许多设置而言尚不实用。它需要从台式机小型化到足够小的尺寸,以用于可穿戴增强和虚拟现实系统。研究人员指出,共同设计硬件和软件的方法可能被证明有助于追求更广泛地改进其他计算显示和计算成像。

该研究结果发表在Opticawww.doi.org/10.1364/optica.410622)上。
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