息近眼顯示圖像質(zhì)量優(yōu)化技術背景：虛擬現(xiàn)實(virtual reality,VR)和增強現(xiàn)實(augmented reality,AR)中的近眼顯示要求具有高圖像質(zhì)量，在緊湊的設備外形中支持大視野、聚焦提示(focus cues)以及大小合適的眼盒。全息近眼顯示有希望滿足這些要求，并在過去的數(shù)年里取得了顯著的進展眼坏。 全息近眼顯示不同于傳統(tǒng)的近眼顯示，它使用相位型空間光調(diào)制器(spatial light modulator,SLM)對入射光波整形，目標圖像通過干涉的方式形成宰译。用于全息顯示的相位型SLM存在衍射效率低的問題檐蚜。這是由于其有限的像素填充因子、背板架構和其它因素沿侈，使得多達20%的入射光可能 ...
靜態(tài)全息的圖像質(zhì)量闯第。要創(chuàng)造一個全息電視，需要解決三個基本的問題：從三維信息計算全息圖缀拭，數(shù)據(jù)的傳輸咳短，全息圖到三維圖像顯示的重建。1）計算生成全息圖從三維圖像計算衍射圖案的理論基礎是基爾霍夫和菲涅爾衍射積分物理模型蛛淋。但是由于計算所需的浮點數(shù)過大咙好，到目前為止還無法做到實時生成。以720p(1280x720)全息顯示為例褐荷，蠻力計算需要每像素100x100個衍射元素以獲得全視差勾效，以及每像素需要4000次乘法和累加，刷新率為60Hz叛甫，全彩三色顯示有1280x720x100x100x4000x3x60=6.6petaflops层宫。因此必須對計算全息的方式進行簡化。用弗朗和費積分(即傅里葉變換其监，可用FFT算法完 ...
間和可獲得圖像質(zhì)量之間的權衡，這使得快速合成高質(zhì)量全息圖像在目前來講還難以實現(xiàn)抖苦。除此之外哮奇，大多數(shù)全息顯示的圖像質(zhì)量差，還在于顯示的實際光波傳輸與仿真模型之間存在失配問題睛约。技術要點：基于此，斯坦福大學的Yifan Peng(一作)和Gordon Wetzstein(通訊)等提出了一種新的CGH框架哲身，能產(chǎn)生前所未有的圖像保真度和實時幀率辩涝。這個框架包含了：相機在環(huán)優(yōu)化策略(直接優(yōu)化或訓練一個可解釋的光波傳輸模型來生成全息圖)、神經(jīng)網(wǎng)絡架構(第1個能實時生成1080p全彩高質(zhì)量全息圖像的CGH算法)勘天。(1)全息顯示(所用空間光調(diào)制器為相位型SLM)由相干光源產(chǎn)生的復值波場usrc(這個源場可以是平面波 ...
散射怔揩，從而圖像質(zhì)量佳。特別是檢測體內(nèi)的深層信號時更傾向于這種窗口選擇策略脯丝。NIR-II窗口的定義一直被限制在1000-1700nm商膊，促使各種NIR發(fā)射器(emitters)的峰值發(fā)射波長超過1000 nm，甚至超過 1500 nm(NIR-IIb宠进，1500-1700nm)晕拆。同時，一些現(xiàn)有和正在開發(fā)的熒光團的峰值發(fā)射低于1000/1500 nm材蹬，但明亮的發(fā)射尾(即發(fā)射曲線的拖尾实幕，不是峰值部分)超過1000/1500 nm吝镣，因此也非常適合NIR-II/NIR-IIb熒光成像，這包括一些極好的聚集體探針(probes in aggregates)昆庇。目前來講末贾，明亮的長波長近紅外發(fā)射器的設計和合成仍然充 ...
素化偽影，圖像質(zhì)量會下降整吆。此外拱撵，減少纖芯的數(shù)量可以縮小體積，但視野會隨之變小表蝙，同時上述效果(串擾和像素化偽影)變得更加明顯拴测。此外，基于寬場照明和使用微透鏡成像的手持顯微鏡zui近已被證明用于自由移動小鼠的大腦成像勇哗。但是昼扛，不管采用何種不同的方法，大多數(shù)方法使用的頭端透鏡都在成像探頭的小型化與其成像性能之間進行了權衡欲诺。微型化的物理尺寸限制是腦成像的一個特殊問題抄谐，因為探針植入不可避免地會破壞此類研究旨在了解的復雜神經(jīng)回路。zui近扰法，基于編碼孔徑成像的無透鏡相機已被提出用于生物和商業(yè)應用蛹含。這些相機外形平坦，橫向尺寸與裸圖像傳感器芯片接近塞颁，成像工作距離可變浦箱，可以不接觸對樣品成像。它的工作原理是在裸傳感器 ...
似祠锣，代價是圖像質(zhì)量受損酷窥。利用GPU計算的快速發(fā)展，非近似的基于點的方法 (point-based method, PBM)最近以每幀幾秒的速度生成了具有每像素焦點控制的彩色和紋理場景伴网。然而蓬推，PBM為每個場景點獨立模擬菲涅耳衍射澡腾，因此不會對遮擋(occlusion)進行建模沸伏。這阻止了復雜3D場景的準確再現(xiàn)动分，其中前景將因未遮擋的背景而被振鈴偽影(2)嚴重污染毅糟。光場渲染可以部分解決這種沒有遮擋的問題澜公。然而，這種方法會導致大量的渲染和數(shù)據(jù)存儲開銷，并且遮擋僅在整個全息圖的一小部分內(nèi)是準確的蜕青。在菲涅耳衍射模擬期間添加每條射線可見性測試理想地解決了該問題，但遮擋測試的額外成本右核、對相鄰點的訪問和條件分支會減 ...
但在保持高圖像質(zhì)量的同時構建具有大壓縮比的成像器并非易事。例如贺喝，在高光譜光場成像中，為了獲取 五維數(shù)據(jù)立方體躏鱼，目前大多數(shù)成像儀都建立在Nyquist采樣上，并且壓縮比r=1染苛。對于給定的探測器陣列，這會導致沿空間茶行、光譜和角軸的采樣之間進行權衡躯概。例如，在本文作者2020年基于IMS的高光譜光場相機中，全光數(shù)據(jù)立方體體素的總數(shù)限制為66×66×5×5×40看锉，限制了其在高分辨成像中的應用。盡管可以通過使用多攝像頭配置來減輕這種權衡伯铣，但它會增加系統(tǒng)的外形尺寸和復雜性。還有一種利用壓縮感知從頻譜域中的欠采樣測量中恢復大小為1000×1000×3×3×31的五維數(shù)據(jù)立方體腔寡，但壓縮率僅為3.4(2017年 Y ...
，用于實現(xiàn)圖像質(zhì)量提升以及增強成像系統(tǒng)的能力蹬蚁。光學器件的缺陷可能會在無意中讓圖像模糊(如像差)郑兴，解卷積可以在計算上消除其中的一些模糊。在顯微鏡中情连，解卷積可以減少離焦熒光叽粹，從而產(chǎn)生更銳利的三維圖像。另外，還可以將分布式點擴散函數(shù)(PSF)有意設計到成像系統(tǒng)中锤灿，從而獲得如單幀高光譜成像、單幀三維成像這樣的能力辆脸。在這種情況里但校，采用多路復用的光學器件通過將物空間中的每一點映射到成像傳感器上的分布式模式以將二維和三維信息編碼啡氢，然后利用解卷積算法從模糊或編碼的測量來重建編碼的清晰圖像或體積∽创眩現(xiàn)有的解卷積算法應用場景有限。現(xiàn)今已有多種解卷積算法亭枷。經(jīng)典的有Wiener濾波(屬于closed-form方法)、R ...
據(jù)中產(chǎn)生的圖像質(zhì)量和高幀速率視頻搀崭。b、使用不一定與圖像的空間特性不相干的基進行采樣瘤睹，圖像重建使用計算速度快的算法升敲。基可選的有Hadamard冻晤、傅里葉、小波等绸吸。例如鼻弧，這可以是簡單地將采樣模式求和锦茁，根據(jù)它們測量的強度進行加權（即攘轩，與物相似的模式比相似性較低的模式的權重更大），或者通過快速算法實現(xiàn)重建 度帮。通常，壓縮感知采樣的基適合需要低到中等圖像分辨率以及更快甚至實時圖像重建的應用稿存。如果模式彼此正交笨篷，則對未知圖像強度進行完全采樣所需的模式數(shù)量等于所需圖像中的像素總數(shù) N瓣履。然而率翅，在任何一個基中，挑戰(zhàn)在于選擇恰當?shù)幕淖蛹瘉聿蓸用岢簟腺晾、使用優(yōu)化的方法可以改善重建圖像質(zhì)量。當測量數(shù)等于像素數(shù)時悯蝉， ...
成像在提高成像質(zhì)量上的潛力托慨，并且對計算成像界的一些早期工作產(chǎn)生了激勵作用。在計算成像的幫助下榴芳，光學設計者們可以使用以下的方法來補償成像中的不完美，它們是解耦窟感、協(xié)同和集成。4.3a 解耦解耦設計是光學設計和后端檢測處理各自獨立的另外一種說法哈误。傳統(tǒng)的光學設計旨在最小化幾何和顏色像差，從而使得PSF H盡可能的接近單位矩陣蜜自。后端檢測處理被用來產(chǎn)生一個更好的幾何圖像估計卢佣。在圖像估計過程中重荠，我們假設由H表示的光學系統(tǒng)是不變的虚茶，我們的目標是確定處理算法T，使得圖像I'和物的輻照度|O|2之間的差異最小嘹叫。聯(lián)立方程（17）和（18），空間域測量M為：經(jīng)過處理后的I'是：在沒有噪聲的情況下罩扇，如果 ...
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