基于液晶镜头的全息相机用于真实3D场景全息图采集,使用端到端物理模型驱动的网络
Di Wang1, Zhao-Song Li1, Yi Zheng1
1School of Instrumentation and Optoelectronic Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China.
Light, science & applications
|February 29, 2024
概括
这项研究介绍了一种新的液态镜头全息相机,用于实时,高保真度的3D全息图获取. 该系统使用端到端的物理模型驱动网络 (EEPMD-Net) 进行动态计算和低噪音相位生成.
科学领域:
- 光学和光子学 在光学和光子学.
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 神经网络为全息提供了先进的功能,包括高保真度和动态计算.
- 实时生成真实3D场景的高保真全息图仍然是一个重大挑战.
研究的目的:
- 开发一种新的全息相机系统,以实时获取真实3D场景的高保真全息图.
- 引入一个端到端的物理模型驱动网络 (EEPMD-Net) 以实现高效的全息图生成.
主要方法:
- 设计了一个基于液态镜头的全息相机,采用10毫米大光圈电液态镜头.
- 开发了一种具有新型编码器和解码器结构的EEPMD-Net,用于低噪声相位生成.
- 通过比较重建和目标场景强度信息,为相位优化构建了一个复合损失函数.
主要成果:
- 全息相机成功地实现了高保真性和快速生成全息图的真实3D场景.
- 实验重建表明,生成的全息图像表现出低噪音.
- 该系统能够高保真地训练具有真实3D场景深度的全息图.
结论:
- 拟议的液晶镜头全息相机为实时,高保真度3D全息图获取提供了一个独特的解决方案.
- 该系统在3D显示,测量和加密方面具有潜在的应用.
