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一种基于层间边缘处理的多深度3D计算全息图合成方法,对于基于深度分层得到的切片,首先将对图片切片被遮挡边缘部分进行信息补充,相位被遮挡部分进行平滑补充处理,再将处理过后的振幅相位组合为复振幅场利用角谱法进行传播,至下一层时在进行类似处理,直至全部深度层处理完毕得到复振幅全息图。本发明能够重建具有正确遮挡关系的清晰三维场景,生成的全息图具有明确的前后关系聚焦面与非聚焦面边缘更清晰、更接近真实场景;大幅减轻全息图层间边缘伪影,生成的全息图非聚焦面具有自然的光学衍射现象,有望在全息显示、VA/AR等场景中获得实际应用。
📄 2024114833391 📂 G06T19_20 👤 浙江工业大学 📅 2024-10-23
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一种基于注视区域优化的三维计算全息图重建方法,属于全息图重建领域,迭代优化的过程为:先构建权重矩阵,再进行光场传播,接着进行目标图像生成和损失函数构建,然后梯度优化与参数更新,当达到预设要求时,停止优化过程,最后进行全息图加载;端到端神经网络的过程为:首先通过复振幅场生成模块从输入图像生成中间平面复振幅光场;再采集眼部图像,提取用户视线注视点坐标及相关特征;随后将中间平面复振幅光场经光场传播得到初始全息图,并与视线特征融合以增强注视区域权重;最后直接输出可对入射光场进行相位调制的纯相位全息图。以及提供一种三维计算全息图重建装置。本发明对人眼注视区域进行重点优化,实现高动态范围的全息近眼显示。
📄 2025115635689 📂 G06T17_00 👤 浙江工业大学 📅 2025-10-30
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本发明的一种非迭代菲涅耳纯相位全息图生成和复用方法、设备及介质,包括以下步骤,首先,利用迭代菲涅尔方法生成不同平面的FS‑OFRAPs,再结合3D物体分层策略非迭代生成不同层对应的全息图,通过叠加或复用得到最终的相位全息图,最后将复用后的全息图重建得到三维目标物体。本发明可以直接实现用于三维全息显示的纯相位全息图的快速生成。该方法突破了原始OFRAP方法在空间域中目标振幅固定支撑的大小和位置的限制,可以在非迭代方式下实现大尺寸3DCGH的快速生成。数值实验和光学实验验证了本发明3D‑FS‑OFRAP方法的优越性。
📄 2023104500000 📂 G03H1_04 👤 安徽大学 📅 2023-04-23
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本发明提供一种基于FS‑ORAP的大尺寸全息图快速生成方法,包括:将待处理大尺寸目标图像沿横向和纵向等分成若干份,得到若干个子目标图像;将每个子目标图像的振幅与事先生成的满支撑优化随机相位结合成复振幅;对所述复振幅依次进行带宽补偿和相位补偿操作,得到每个子目标图像在不同空间位置的复振幅;对每个子目标图像在不同空间位置的复振幅进行2DFFT运算,得到每个子目标图像的子子全息图;利用空间移位操作得到每个子目标图像的子全息图;将所有子全息图进行叠加,得到待处理大尺寸图像的完整全息图。本发明有效提高了数据处理速度,大大节省了大尺寸全息图的生成时间,同时保证了大尺寸全息图的生成质量。
📄 202210452434X 📂 G03H1_08 👤 安徽大学 📅 2022-04-27
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一种基于FS-ORAP的大尺寸全息图快速生成方法

202210452434X · 安徽大学
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