3D光場表示技術は、広い視野角と密な視点により研究者の注目を集めている。解像度は3D光場表示技術の重要なパラメータであり、解像度向上の方法は非常に複雑であるため、研究者は視覚解像度に注目し始めた。3D光場表示の視覚解像度を向上させるために、深層学習に基づき前処理されたプリミティブ画像アレイ（PEIA）を取得する方法が提案された。光場表示の画像形成過程において、レンズの収差により画像面に散乱斑が形成される。散乱斑間の重なり領域は新たな視覚ピクセルと見なされ、追加の情報担体として利用される。高解像度プリミティブ画像アレイ（HEIA）からPEIAを取得するために解像度強化畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が用いられ、PEIAはLCDにロードされ、レンズアレイの光学変換と指向性散乱膜の散乱効果を経て、視覚解像度が強化された3D光場表示画像が呈示される。実験ではPEIA、レンズアレイ、および指向性散乱膜を用いて70°の視野角を持つ光場表示を実現し、視覚解像度が向上したことを示した。

3D光場表示;深層学習;畳み込みニューラルネットワーク;視覚解像度