Génération d'images holographiques à haute résolution utilisant l'accélération GPU

Un stéréogramme holographique affiche des images 3D reconstruites en réorganisant plusieurs images de points de vue 2D en petits pixels holographiques (hogels). Cependant, les processus de génération de hogels basés sur le CPU traitent ces images de manière séquentielle, faisant augmenter les temps de calcul à mesure que la résolution et le nombre de points de vue augmentent, ce qui rend l'implémentation en temps réel difficile. Dans cette étude, nous introduisons une méthode de traitement parallèle accélérée par GPU pour accélérer la génération d'images hogels haute résolution et atteindre des performances proches du temps réel. Plus précisément, nous mettons en œuvre l'algorithme de réarrangement de pixels pour plusieurs images de points de vue en tant que noyau GPU basé sur CUDA, en le concevant de manière à ce que des milliers de threads traitent des pixels individuels simultanément. Nous optimisons également les transferts de données CPU-GPU et améliorons l'efficacité d'accès à la mémoire pour maximiser la performance parallèle du GPU. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée atteint un gain de vitesse de plus de 5× par rapport au CPU à travers des résolutions allant de FHD à 8K tout en maintenant la qualité d'image de sortie équivalente à celle de l'approche CPU. Notamment, nous confirmons des performances proches du temps réel en traitant une résolution 8K à grande échelle avec 16 points de vue en seulement des dizaines de millisecondes. Cette réalisation atténue considérablement le goulet d'étranglement computationnel dans la synthèse d'images holographiques à grande échelle, rapprochant les affichages holographiques 3D en temps réel d'une réalisation. De plus, la technique d'accélération GPU proposée devrait servir de technologie fondamentale pour la génération d'images hogels haute résolution en temps réel dans les dispositifs d'affichage immersifs de prochaine génération tels que AR/VR/XR.