AR/VR係統給予用戶以前所未有的體(ti) 驗，但是當前AR/VR的光引擎受限於(yu) 峰值亮度、電源效率、設備外形尺寸、視覺上地聚焦誘導、像差校正能力等因素。全息近眼顯示能夠解決(jue) 上述多種問題，並且可以唯一的使用單個(ge) 空間光調製器(spatial light modulator,SLM)和相幹光源，合成三維強度分布。
博覽：2021 SIGGRAPH ASIA 神經三維全息
技術背景：
AR/VR係統給予用戶以前所未有的體(ti) 驗，但是當前AR/VR的光引擎受限於(yu) 峰值亮度、電源效率、設備外形尺寸、視覺上地聚焦誘導、像差校正能力等因素。全息近眼顯示能夠解決(jue) 上述多種問題，並且可以唯一的使用單個(ge) 空間光調製器(spatial light modulator,SLM)和相幹光源，合成三維強度分布。
盡管全息的基本原理已經在70多年前就已經被提了出來,但是高質量的全息圖獲取在21世紀初才實現。使用SLM生成高質量的數字全息圖的主要挑戰在於(yu) 計算生成全息(computer generated holography,CGH)的算法。傳(chuan) 統的CGH算法依賴於(yu) 不足以準確描述近眼顯示物理光學的波傳(chuan) 播模型，因此嚴(yan) 重限製了能夠獲得的圖像質量。直到最近(2018年開始)，基於(yu) 機器學習(xi) 的全息波傳(chuan) 播模型提出，能夠相對的改善圖像質量。這些工作主要分為(wei) 三類：第一類，將從(cong) SLM到目標圖像的前向傳(chuan) 播通過網絡參數化，學習(xi) 光學像差、物理光學和傳(chuan) 輸模型之間的差異，從(cong) 而使得傳(chuan) 播模型更準確，但是相比傳(chuan) 統的方法不一定有速度優(you) 勢；第二類，使用“逆”網絡學習(xi) 從(cong) 圖像平麵到SLM的映射關(guan) 係，從(cong) 而可以從(cong) 目標圖像直接得到相位調製SLM的調製模式，且無需迭代優(you) 化，但是其圖像質量在根本上受限於(yu) 前向波傳(chuan) 播模型；第三類，將網絡參數化前向模型與(yu) 逆網絡結合，但是隻限製在二維的平麵到平麵的傳(chuan) 播。
當前不足：
受限於(yu) 仿真物理光學的波傳(chuan) 播模型，當前的全息顯示圖像質量不佳。
文章創新點：
基於(yu) 此，斯坦福大學的Suyeon Choi和Gordon Wetzstein等人提出一種神經網絡參數化的平麵到平麵(或多平麵)波傳(chuan) 播模型，用於(yu) 替代傳(chuan) 統的波傳(chuan) 播模型，可以減小真實物理光學響應與(yu) 仿真之間的差異。
原理解析：
整個(ge) 波傳(chuan) 播模型簡單概括為(wei) 神經網絡到衍射傳(chuan) 播到神經網絡。如圖1所示，第一個(ge) 神經網絡將入射到SLM上的複數場分解為(wei) 實數域和虛數域兩(liang) 個(ge) 通道，網絡輸出為(wei) SLM平麵將出射的複數場(以實數和虛數兩(liang) 個(ge) 通道輸出)，從(cong) 而校正SLM的非線性、空間變化的光源強度、光學像差等其它不良因素。SLM平麵經調校的出射場使用角譜法傳(chuan) 播到一個(ge) 或多個(ge) 目標平麵。在獲得目標平麵的光場強度之前，先將角譜法所得複數場再次拆分為(wei) 實數和虛數部分輸入第二個(ge) 神經網絡處理，其輸出也為(wei) 實數和虛數部分的雙通道輸出。這裏所用網絡為(wei) UNet架構。
(1)傳(chuan) 統全息波傳(chuan) 播使用角譜傳(chuan) 播來描述。求解目標圖像到SLM上相位分布的逆問題可以歸結為(wei) ：
s是固定或可學習(xi) 的放縮參數，fASM代表角譜傳(chuan) 播，atarget是目標圖像。
(2)將本文訓練得到的複合模型替代角譜法，用於(yu) 求解SLM上相位分布。模型描述為(wei) ：
即，實際使用時用fCNNpropCNN替代(1)裏的fASM。
實驗效果：
(1) 国产成人在线观看免费网站於(yu) 二維圖像
(2) 国产成人在线观看免费网站於(yu) 三維圖像
附錄：
(1)VR全息顯示原型。
(2)光透射式AR顯示原型。
(3) 算法流程。
參考文獻：S. Choi, M. Gopakumar, Y. Peng, J. Kim, G. Wetzstein, Neural 3D Holography: Learning Accurate Wave propagation models for 3D Holographic Virtual and Augmented Reality DISPlays (SIGGRAPH Asia), 2021
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