基于深度学习的计算全息显示进展

刘珂瑄; 吴佳琛; 何泽浩; 曹良才

doi:10.37188/CJLCD.2023-0081

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基于深度学习的计算全息显示进展

智能显示 | 更新时间：2023-06-12

- 基于深度学习的计算全息显示进展
- Progress of learning-based computer-generated holography
- 液晶与显示 2023年38卷第6期页码：819-828
- 作者机构：
  
  清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室，北京 100084
- 作者简介：
  
  [ "刘珂瑄（1998—），女，天津人，博士研究生，2020 年于天津大学获得学士学位，主要从事计算全息方面的研究。E-mail：lkx20@mails.tsinghua.edu.cn" ]
  [ "曹良才（1977—），男，湖北公安人，博士，教授，2005年于清华大学获得博士学位，主要从事全息光学成像与显示方面的研究。E-mail：clc@tsinghua.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62035003;61775117);中国博士后科学基金(BX2021140)
- DOI：10.37188/CJLCD.2023-0081
  中图分类号： TP391;TN27
- 收稿日期：2023-03-01，
  
  修回日期：2023-03-15，
  
  纸质出版日期：2023-06-05
- 稿件说明：
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刘珂瑄, 吴佳琛, 何泽浩, 等. 基于深度学习的计算全息显示进展[J]. 液晶与显示, 2023,38(6):819-828.

LIU Ke-xuan, WU Jia-chen, HE Ze-hao, et al. Progress of learning-based computer-generated holography[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(6): 819-828.
刘珂瑄, 吴佳琛, 何泽浩, 等. 基于深度学习的计算全息显示进展[J]. 液晶与显示, 2023,38(6):819-828. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0081.

LIU Ke-xuan, WU Jia-chen, HE Ze-hao, et al. Progress of learning-based computer-generated holography[J]. Chinese journal of liquid crystals and displays, 2023, 38(6): 819-828. DOI： 10.37188/CJLCD.2023-0081.

摘要

计算全息作为一种三维显示手段，能够基于衍射计算实现对目标光场的精确重建，在元宇宙通讯、AR/VR头戴显示、车载抬头显示等方向均有着重要的应用。如何实现高速且高质量的相位全息图生成是计算全息领域发展的关键问题，也是当前该方向的重要研究课题。近年来，深度学习技术的飞跃式发展为上述问题的解决提供了一条新的技术路径。本文介绍了计算全息技术的基本原理及算法分类，综述了近年来所提出的基于深度学习的计算全息解决方案，比较了各类方案的优势与不足，展望了深度学习技术在计算全息领域的发展与挑战。

Abstract

As a three-dimensional （3D） display method， computer-generated holography （CGH） can achieve accurate reconstructions of the target light fields based on diffractive optics. It has broad applications in the metaverse， head-mounted display， head-up display，

etc

. High-speed calculation and high-quality reconstruction of phase-only holograms （POHs） are key issues that should be emphasized in this field. In recent years， the leapfrog development of deep learning has provided a novel path to address this challenge. In this review， the basic principles and classifications of CGH are briefly introduced. Then， the existing CGH methods based on deep learning are summarized. The advantages and disadvantages of various methods are compared. Finally， the possible research directions and challenges of this field are prospected.

关键词

Keywords

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