La holografía computacional, como un medio de visualización tridimensional, puede reconstruir con precisión el campo de luz objetivo basado en el cálculo de difracción, y tiene importantes aplicaciones en la comunicación del metaverso, pantallas de realidad aumentada/virtual para auriculares, pantallas heads-up para vehículos y otros campos. Cómo lograr una generación rápida y de alta calidad de hologramas de fase es un problema clave en el desarrollo de la holografía computacional, y un tema de investigación importante en esta área actualmente. En los últimos años, el desarrollo vertiginoso de las tecnologías de aprendizaje profundo ha proporcionado una nueva vía técnica para resolver estos problemas. Este artículo introduce los principios básicos y la clasificación de algoritmos de la holografía computacional, revisa las soluciones basadas en el aprendizaje profundo propuestas recientemente, compara las ventajas y desventajas de varias soluciones, y ofrece una perspectiva sobre el desarrollo y los desafíos del aprendizaje profundo en el campo de la holografía computacional.

holografía computacional; aprendizaje profundo; visualización tridimensional; redes neuronales convolucionales; modulador espacial de luz de cristal líquido