Flüssiglinse basierte holographische Kamera zur Erfassung von realen 3D-Szenen-Hologrammen mithilfe eines end-to-end physikalisch modellgetriebenen Netzwerks

Zusammenfassung Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz bieten neuronale Netzwerke einzigartige Möglichkeiten für die Holographie, wie hohe Treue und dynamische Berechnung. Das Erhalten realer 3D-Szenen und die Generierung von hochauflösenden Hologrammen in Echtzeit ist ein dringendes Problem. Hier schlagen wir eine flüssiglinse-basierte holographische Kamera für die Erfassung von realen 3D-Szenen-Hologrammen vor, die ein end-to-end physikalisch modellgetriebenes Netzwerk (EEPMD-Net) verwendet. Als Kernelement der flüssigen Kamera wird die erste 10 mm große Blenden-Elektrowetting-basierte Flüssigkeitslinse vorgeschlagen, die mit einer speziell hergestellten Lösung verwendet wird. Das Design der Flüssigkeitskamera stellt sicher, dass die Mehrschichten der realen 3D-Szene schnell und mit hervorragender Bildqualität erfasst werden können. Das EEPMD-Net nimmt die Informationen der realen 3D-Szene als Eingabe und verwendet zwei neue Strukturen von Encoder- und Decoder-Netzwerken, um die geräuscharmen Phasengenerierung zu realisieren. Durch den Vergleich der Intensitätsinformationen zwischen dem rekonstruierten Bild nach der Tiefenfusion und der Zielszene wird die Composite-Verlustfunktion zur Phasenantwicklung erstellt, und das hochauflösende Training des Hologramms mit wahrer Tiefe der 3D-Szene wird erstmals realisiert. Die holographische Kamera erreicht die hochauflösende und schnelle Generierung des Hologramms der realen 3D-Szene, und das rekonstruierten Experiment beweist, dass das holographische Bild den Vorteil niedrigen Rauschens hat. Die vorgeschlagene holographische Kamera ist einzigartig und kann in 3D-Anzeigen, Messungen, Verschlüsselungen und anderen Bereichen eingesetzt werden.