3D 광장(display) 기술은 넓은 시야각과 조밀한 시점으로 인해 연구자들의 관심을 받고 있다. 해상도는 3D 광장(display) 기술의 중요한 매개변수이며, 해상도 향상 방법은 꽤 복잡하다. 따라서 연구자들은 시각 해상도에 주목하기 시작했다. 3D 광장(display)의 시각 해상도를 향상시키기 위해 딥러닝 기반으로 전처리 원시 이미지 배열(PEIA)을 획득하는 방법이 제안되었다. 광장(display) 이미징 과정에서 렌즈의 수차로 인해 영상면에 산란 점이 형성된다. 산란 점들 사이의 겹치는 영역은 새로운 시각 픽셀로 간주되며 추가적인 정보 전달체로 사용된다. 해상도 향상 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 고해상도 원시 이미지 배열(HEIA)에서 PEIA를 획득하고, 이를 LCD에 로드한 후 렌즈 배열의 광학 변환과 지향성 산란막의 확산 작용을 거쳐 시각 해상도가 향상된 3D 광장(display) 이미지가 구현된다. 실험에서 PEIA, 렌즈 배열, 지향성 산란막을 사용하여 70° 시야각의 광장이 디스플레이되었으며 시각 해상도가 향상되었다.

3D 광장(display); 딥러닝; 합성곱 신경망; 시각 해상도