L'holographie calculée, en tant que moyen d'affichage tridimensionnel, permet la reconstruction précise du champ lumineux cible basée sur le calcul de diffraction, et trouve des applications importantes dans la communication du métavers, les affichages tête haute AR/VR, les affichages tête haute embarqués pour véhicules, entre autres domaines. La réalisation d'une génération rapide et de haute qualité d'hologrammes de phase est une question clé dans le développement de l'holographie calculée, ainsi qu'un sujet de recherche majeur actuel. Ces dernières années, les avancées fulgurantes des technologies d'apprentissage profond ont ouvert une nouvelle voie technique pour résoudre ces problèmes. Cet article présente les principes fondamentaux et la classification des algorithmes de l'holographie calculée, passe en revue les solutions récentes basées sur l'apprentissage profond, compare leurs avantages et inconvénients, et propose des perspectives sur le développement et les défis de l'apprentissage profond dans ce domaine.

holographie calculée; apprentissage profond; affichage tridimensionnel; réseaux de neurones convolutifs; modulateur spatial de lumière à cristaux liquides