纯相位全息图优化算法阐述
发布时间：2022-11-16 16:37:17 所属栏目：动态 来源：网络
导读： 近年来，得益于光学、电子和计算机等各项技术的进步以及新算法的不断提出，计算全息技术飞速发展。由于现有液晶空间光调制器对于纯相位全息图具有更高的调制能力与衍射效率，纯相位全息
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近年来，得益于光学、电子和计算机等各项技术的进步以及新算法的不断提出，计算全息技术飞速发展。由于现有液晶空间光调制器对于纯相位全息图具有更高的调制能力与衍射效率，纯相位全息图优化算法一直以来都是研究热点。目前，各种传统方法可以满足不同的计算耗时与重建质量要求，而深度学习、维尔丁格流等新方法为纯相位全息图优化带来了新的思路，这些工作都有利于实时、广视场、高质量全息三维显示的早日实现。 近日，美国纽约大学的卜浩祯和深圳鹏城实验室的焦述铭博士在《液晶与显示》(ESCI,核心期刊)上发表了题为“纯相位全息图优化算法综述”文章，文中按照迭代方法、非迭代方法以及其他方法为分类标准，对纯相位全息图生成与优化算法进行了全面系统地总结，并对未来研究方向进行了展望。 1 引言 三维立体显示技术在近年来得到了飞速发展，在各个领域的应用也层出不穷。作为实现三维立体显示的一种方式，全息成像技术运用光的干涉与衍射对光场波前进行记录与重建。由于全息图包含了所记录物体的全部形状和深度信息，被认为是三维显示的终极最佳方式。 计算机生成全息图技术（Computer-generated hologram，CGH）在近几年得到快速地发展。该技术可以对计算机上的数字物体模型进行全息三维显示，其流程如下：给定任意图像，首先利用CGH算法生成一幅全息图，再利用空间光调制器加载，之后通过激光照射，在全息图上发生衍射，最终在重建平面形成原始图像的光学重建。 2 迭代算法 迭代算法通常由一个对目标全息图的近似出发，经过一系列的迭代操作不断优化全息图，直到该近似所得到的重建图像满足一定的误差要求。 2.1 Gerchberg-Saxton算法 Gerchberg-Saxton（GS）算法是一种比较具有代表性的算法，该类算法的特点是通过傅立叶或菲涅尔变换在两个平面之间反复进行光场正向和反向传播，并施加限制条件，直到生成的纯相位全息图符合要求。其流程图如图2.。 2.2 误差扩散算法 误差扩散算法（Error Diffusion Method）是另一种类型的迭代算法，该算法会在全息图平面的各个像素之间迭代。当复振幅全息图的振幅信息被直接移除时，每个像素点都会产生误差，而误差扩散算法将逐个扫描像素点，并将每个像素点的误差按照一定权重向尚未扫描到的四个相邻像素点扩散。图3展示了单向误差扩散算法。在单向误差扩散的基础之上，双向误差扩散算法的奇数行与偶数行的扫描方向是相反的，这种双向扫描方式会抵消部分由单向扫描所带来的相关性误差，进而取得更高的重建准确度。 （编辑：温州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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