全息显示改进增强虚拟和增强现实

斯坦福大学的研究人员开发出一种提高全息显示器图像质量和对比度的方法。因此这项技术有助于改进虚拟和增强现实应用的近眼显示。这种方法称为Michelson全息照相术，将受Michelson干涉原理启发的光学设置与最新的软件开发相结合以生成数字全息图所需的干扰模式。在全息显示器中，被称为相位空间光调制器 （SLM） 的光学元件抑制了图像质量。SLM 功能用于创建衍射光，这可实现3D图像所必需的干扰模式。这种技术的问题是用于全息的SLMs 往往表现出较低的衍射效率，从而显著降低图像质量，尤其是对比度。

Michelson 全息显示，与其它常规方法（如 Naéve SGD）相比，它在图像质量、对比度和斑点减少方面有了显著改善。Jonghyun Kim, NVIDIA/Stanford University供图。

NVIDIA 和斯坦福的研究团队成员Jonghyun Kim 说："尽管我们最近看到了机器学习驱动的计算机生成全息照相学的巨大进步，但是这些算法从根本上受到底层硬件的限制。我们共同设计了新的硬件配置和新的算法以克服其中一些限制，并展示最先进的结果。" 研究人员没有尝试提高SLMs的衍射效率，这是一项极其困难的任务，而是决定设计一个全新的光学架构。虽然大多数设置只使用一个相位 SLM，但研究人员的方法使用两个SLM。 " Michelson全息技术的核心思想是使用另一束未衍射光，相消性干扰一束SLM的衍射光，"Kim说。"增加未衍射光有助于形成图像，而不是创建斑点和其它伪影像。

研究人员将新设置与专为其特定设置而修改的摄像机环流（CITL）优化程序配对。CITL优化是一种计算方法，可用于直接优化全息图或基于神经网络训练计算机模型。该程序使研究人员能够使用相机捕捉一系列显示的图像，这意味着他们可以纠正光学系统的小型错位，而不需要使用精确的测量器件。

Kim 说："一旦计算机模型经过训练，它就可以精确地计算出捕获的图像会是什么样子，而无需实际捕获它。这意味着可以在云计算中模拟整个光学设置，以实时推断并且并行计算复杂的问题。例如，这对于计算复杂的 3D 场景的计算机生成的全息图非常有用。" 该系统在实验室中进行了台式光学设置测试，用于显示研究人员用传统相机录制的多个2D 和3D全息图像。在测试中该显示器提供的图像质量明显优于现有的计算机生成的全息图像。但是这个设置对于许多应用来说并不太实用;它将需要从台式尺寸缩小到足够小才可用于可穿戴式增强和虚拟现实系统。研究人员指出，共同设计硬件和软件的方法可以有助于更广泛地改进其它计算显示和计算成像。

这项研究发表在《Optica》上（www.doi.org/10.1364/optica.410622）。