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Jun 15, 2023

Utilisation du modèle

Image Compuscript Ltd : Processus de génération et de reconstruction d'hologrammes 4K par le 4K-DMDNet. voir plus Crédit : OEA Une nouvelle publication d'Opto-Electronic Advances, 10.29026/oea.2023.220135

Compuscript Ltd

image : Processus de génération et de reconstruction d'hologrammes 4K par le 4K-DMDNet.Voir plus

Crédit : OEA

Une nouvelle publication d'Opto-Electronic Advances, 10.29026/oea.2023.220135, traite de l'utilisation de l'apprentissage profond piloté par modèle pour obtenir un affichage holographique couleur 4K haute fidélité.

En 2009, le film IMAX tridimensionnel (3D) Avatar a balayé le marché mondial du film. Quelques années plus tard, le concert Hatsune Miku 3D a attiré l'attention de tous les fans d'anime. Et récemment, les casques AR/VR 3D ont conduit à un développement fulgurant du métaverse. Chaque progrès dans leAffichage 3DCe domaine apporte des préoccupations sociales et des avantages économiques essentiels.

Pour obtenir des expériences visuelles plus réalistes, la plupart des solutions commerciales grand public pour l'affichage 3D sont basées sur les principes deVision binoculaire.

Cependant, contrairement à l’observation d’objets 3D réels, la profondeur de champ visuel reste inchangée lorsque le spectateur porte l’appareil pour obtenir des informations 3D. Ce type deconflit d'hébergement à vergencerend le spectateur sensible à la fatigue visuelle et aux vertiges, limitant ainsi l'expérience utilisateur.

Leholographie générée par ordinateur (CGH) peut éviter la génération d'un conflit d'accommodation de vergence dès l'origine. Les configurations expérimentales sont simples et compactes. Le CGH a reçu une attention considérable de la part du monde universitaire et de l’industrie. Il est considéré comme la future forme d’affichage 3D.

En principe, CGH code l'objet 3D en un format numérique.hologramme bidimensionnel (2D)basé surcalculs diffractifs. Ensuite, l’hologramme 2D est téléchargé sur un modulateur spatial de lumière (SLM) éclairé par des ondes planes. La reconstruction optique de l'objet 3D est obtenue à une certaine distance. Le CGH a des applications potentielles dans une large gamme d'écrans 3D tels que les visiocasques, les affichages tête haute et les écrans de projection.

Comment générerrapide et de haute qualitéLes hologrammes 2D constituent actuellement une question clé et une direction de recherche essentielle dans ce domaine.

Récemment, Hololab de l'Université Tsinghua a proposé unapprentissage profond piloté par modèleréseau neuronal, appelé4K-DMDNet . Il réalise la génération d'hologrammes à grande vitesse de haute qualité et réalisecouleur 4K haute fidélitéécrans holographiques.

En raison des limites du SLM, les distributions d'amplitude complexe calculées sur le plan holographique doivent être converties en hologrammes d'amplitude uniquement ou en hologrammes de phase uniquement (POH). Parmi eux, le processus de génération de POH est généralement un problème mal posé.problème inverse . Le problème est que la solution n’est peut-être pas unique, stable ou existante.

Leitératif les algorithmes peuvent convertir le processus de génération de POH en problème d’optimisation. Des solutions numériques avec une bonne convergence peuvent être obtenues. Cependant, les algorithmes sont confrontés à untroquerentre vitesse de calcul et qualité de reconstruction.

Le puissanttraitement parallèlecapacités del'apprentissage en profondeur ont apporté des améliorations révolutionnaires dans la résolution des problèmes d'optimisation. Les impacts profonds de l’apprentissage profond sur CGH ont également été constatés.

L'ensemble de données d'entraînement d'objets 3D et l'ensemble de données d'hologramme correspondant sont obtenus à l'avance pour servir d'entrées et de sorties duréseau neuronal . Le réseau neuronal est formé pour apprendre la relation cartographique entre eux. Le réseau entraîné peut réaliser une prédiction rapide des entrées de cible d'affichage en dehors de l'ensemble de données d'entraînement. Il est prévu desimultanémentréaliser une génération d'hologrammes à grande vitesse et de haute qualité.

L'idée d'utiliser des réseaux de neurones pour générer des hologrammes a été proposée par des chercheurs japonais dès 1998. Mais limitée par lesperformances matérielles et logicielles