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Jun 08, 2023

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Light Publishing Center, Instituto de Óptica, Mecánica Fina y Física de Changchun, imagen CAS: a, Diagrama de un algoritmo CGH de nube de puntos, que muestra las convenciones de eje típicas. Cada punto del barco

Centro de publicaciones ligeras, Instituto de Óptica, Mecánica Fina y Física de Changchun, CAS

Imagen: a, Diagrama de un algoritmo CGH de nube de puntos, que muestra convenciones de ejes típicas. Cada punto de la nube de puntos del modelo de barco crea una función de dispersión de puntos en el plano del holograma (código de color: el tono corresponde a la fase, el brillo a la amplitud). La superposición de todas las funciones de dispersión de puntos produce el holograma final. b, Diagrama de CGH basado en capas, que muestra cómo un objeto 3D se segmenta en capas, donde cada elemento de la escena se asigna a su frente de onda intermedio más cercano. Aquí se muestra un punto ejemplar con su región de influencia PSF en la capa coincidente. Todas las capas se acumulan en un holograma utilizando, por ejemplo, propagación numérica convolucional.ver más

Crédito: por David Blinder, Tobias Birnbaum, Tomoyoshi Ito, Tomoyoshi Shimobaba

La holografía es una metodología basada en luz coherente que puede describir completamente el campo óptico. Es un método de dos pasos, que consta de un registro interferométrico y un paso de reconstrucción. Su capacidad para capturar, medir y reproducir cualquier campo de ondas determinado lo ha hecho útil en una amplia gama de aplicaciones. Algunos ejemplos son la microscopía holográfica digital, la caracterización de superficies de objetos complejos, la velocimetría de imágenes de partículas y la visualización de contenidos 3D. Un desafío importante en este contexto esholografía generada por computadora (CGH) , es decir, la modelización de la difracción numérica, calculando cómo se propaga la luz a través del espacio e interactúa con los materiales. CGH requiere un gran uso computacional y requiere algoritmos y hardware especializados para el cálculo preciso y eficiente de hologramas.

En un nuevo artículo publicado en Light Science & Application, resultado de una colaboración entre investigadores del Departamento de Electrónica e Informática de la Vrije Universiteit Brussel e IMEC (Bélgica), y la Escuela de Graduados en Ingeniería de la Universidad de Chiba (Japón), presentan una visión amplia de múltiples aspectos del estado del arte en CGH. Presentan una clasificación de algoritmos CGH modernos, técnicas algorítmicas de aceleración CGH, las últimas soluciones de hardware dedicadas y evaluación de la calidad perceptiva.

Los algoritmos CGH se clasifican y comparan en función de los elementos que los representan.Métodos de nube de puntos Discretizar los objetos en una colección finita de puntos luminosos discretos. Los objetos 3D también se pueden descomponer en un número relativamente pequeño deprimitivas geométricas y funciones básicascuyo patrón de difracción se puede calcular eficientemente.Métodos poligonalescodifica triángulos como piezas de campo de ondas, aprovechando el hecho de que la difracción entre planos se puede calcular de manera eficiente mediante convoluciones.Métodos basados ​​en capascorte la escena 3D en capas de profundidad, asignando elementos de la escena a su capa más cercana, lo que hace que la proximidad relativa a un plano virtual limite la dispersión de la difracción y, por lo tanto, mejore la localidad espacial.Trazado de rayosLos métodos se aproximan al holograma mediante un campo de luz discretizado que permite el uso de software de gráficos por computadora convencional para la representación, seguido de una conversión de los rayos en pequeños segmentos de frente de onda.

Además, la mayoría de los algoritmos CGH se pueden acelerar mediante técnicas de aceleración. Ejemplos son el uso deescasez , mediante el cual una señal puede modelarse mediante un número relativamente pequeño de coeficientes significativos cuando se expresa en el espacio de transformación correcto, por ejemplo, utilizando planos de grabación de frente de onda, estereogramas holográficos y reducción de coeficientes. Otros ejemplos implican el uso detablas de búsqueda,aceleración dinámica CGHpara vídeos holográficos yaprendizaje profundoaceleración basada.

Además,software-hardwareco-diseño necesario para optimizar el cálculo del CGH. La revisión cubre optimizaciones yalmacenamiento en cachéen CPU y GPU,baja precisiónyancho de bits bajocálculos y un análisis de múltiplesMatriz de puertas programablesyCircuito Integrado de Aplicacion Especificasistemas para CGH.

Otra consideración importante son las capacidades y limitaciones de las tecnologías de visualización holográfica actuales y cómo compensarlas. Esto incluyecomparando las propiedades de los moduladores de luz espacial,formas decodificación de amplitud compleja, imagenrestauracionyreducción de manchasalgoritmos.

Finalmente, los autores discutenevaluación de la calidad visual para evaluar la calidad de los hologramas generados, para permitir la optimización de la calidad perceptiva. Esto implica tantoevaluación subjetiva de la calidad,donde se presentan varias reconstrucciones distorsionadas y reales en un entorno controlado a muchos observadores humanos que asignan puntuaciones, yevaluación de calidad objetiva, que implica el uso de funciones matemáticas para cuantificar la precisión de campos de ondas reconstruidos numéricamente.

Se han realizado enormes avances en los algoritmos CGH en términos tanto de calidad visual como de complejidad computacional, especialmente en los últimos años. A pesar de estas optimizaciones, el cálculo de hologramas digitales fotorrealistas de alta resolución y amplio ángulo de visión en tiempo real sigue siendo un desafío importante que debe abordarse. Sin embargo, las implementaciones existentes de CGH en tiempo real muestran que manejar pantallas holográficas de alta calidad ya es factible y está por delante de las capacidades actuales del hardware de visualización en varios aspectos.

Los autores creen que una estrecha integración de los algoritmos CGH con sistemas de hardware dedicados probablemente producirá las mayores ganancias computacionales, permitiendo la televisión holográfica inmersiva.

Luz: Fabricación Avanzada

10.37188/lam.2022.035

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