息近眼顯示圖像質(zhì)量?jī)?yōu)化技術(shù)背景：虛擬現(xiàn)實(shí)(virtual reality,VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(augmented reality,AR)中的近眼顯示要求具有高圖像質(zhì)量，在緊湊的設(shè)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(jìn)展。 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(duì)入射光波整形，目標(biāo)圖像通過干涉的方式形成。用于全息顯示的相位型SLM存在衍射效率低的問題。這是由于其有限的像素填充因子、背板架構(gòu)和其它因素，使得多達(dá)20%的入射光可能 ...

靜態(tài)全息的圖像質(zhì)量。要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)全息電視，需要解決三個(gè)基本的問題：從三維信息計(jì)算全息圖，數(shù)據(jù)的傳輸，全息圖到三維圖像顯示的重建。1）計(jì)算生成全息圖從三維圖像計(jì)算衍射圖案的理論基礎(chǔ)是基爾霍夫和菲涅爾衍射積分物理模型。但是由于計(jì)算所需的浮點(diǎn)數(shù)過大，到目前為止還無法做到實(shí)時(shí)生成。以720p(1280x720)全息顯示為例，蠻力計(jì)算需要每像素100x100個(gè)衍射元素以獲得全視差，以及每像素需要4000次乘法和累加，刷新率為60Hz，全彩三色顯示有1280x720x100x100x4000x3x60=6.6petaflops。因此必須對(duì)計(jì)算全息的方式進(jìn)行簡(jiǎn)化。用弗朗和費(fèi)積分(即傅里葉變換，可用FFT算法完 ...

間和可獲得圖像質(zhì)量之間的權(quán)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(shí)現(xiàn)。除此之外，大多數(shù)全息顯示的圖像質(zhì)量差，還在于顯示的實(shí)際光波傳輸與仿真模型之間存在失配問題。技術(shù)要點(diǎn)：基于此，斯坦福大學(xué)的Yifan Peng(一作)和Gordon Wetzstein(通訊)等提出了一種新的CGH框架，能產(chǎn)生前所未有的圖像保真度和實(shí)時(shí)幀率。這個(gè)框架包含了：相機(jī)在環(huán)優(yōu)化策略(直接優(yōu)化或訓(xùn)練一個(gè)可解釋的光波傳輸模型來生成全息圖)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(第1個(gè)能實(shí)時(shí)生成1080p全彩高質(zhì)量全息圖像的CGH算法)。(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(fù)值波場(chǎng)usrc(這個(gè)源場(chǎng)可以是平面波 ...

散射，從而圖像質(zhì)量佳。特別是檢測(cè)體內(nèi)的深層信號(hào)時(shí)更傾向于這種窗口選擇策略。NIR-II窗口的定義一直被限制在1000-1700nm，促使各種NIR發(fā)射器(emitters)的峰值發(fā)射波長(zhǎng)超過1000 nm，甚至超過 1500 nm(NIR-IIb，1500-1700nm)。同時(shí)，一些現(xiàn)有和正在開發(fā)的熒光團(tuán)的峰值發(fā)射低于1000/1500 nm，但明亮的發(fā)射尾(即發(fā)射曲線的拖尾，不是峰值部分)超過1000/1500 nm，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)。目前來講，明亮的長(zhǎng)波長(zhǎng)近紅外發(fā)射器的設(shè)計(jì)和合成仍然充 ...

素化偽影，圖像質(zhì)量會(huì)下降。此外，減少纖芯的數(shù)量可以縮小體積，但視野會(huì)隨之變小，同時(shí)上述效果(串?dāng)_和像素化偽影)變得更加明顯。此外，基于寬場(chǎng)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(dòng)小鼠的大腦成像。但是，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(jìn)行了權(quán)衡。微型化的物理尺寸限制是腦成像的一個(gè)特殊問題，因?yàn)樘结樦踩氩豢杀苊獾貢?huì)破壞此類研究旨在了解的復(fù)雜神經(jīng)回路。zui近，基于編碼孔徑成像的無透鏡相機(jī)已被提出用于生物和商業(yè)應(yīng)用。這些相機(jī)外形平坦，橫向尺寸與裸圖像傳感器芯片接近，成像工作距離可變，可以不接觸對(duì)樣品成像。它的工作原理是在裸傳感器 ...

似，代價(jià)是圖像質(zhì)量受損。利用GPU計(jì)算的快速發(fā)展，非近似的基于點(diǎn)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(diǎn)控制的彩色和紋理場(chǎng)景。然而，PBM為每個(gè)場(chǎng)景點(diǎn)獨(dú)立模擬菲涅耳衍射，因此不會(huì)對(duì)遮擋(occlusion)進(jìn)行建模。這阻止了復(fù)雜3D場(chǎng)景的準(zhǔn)確再現(xiàn)，其中前景將因未遮擋的背景而被振鈴偽影(2)嚴(yán)重污染。光場(chǎng)渲染可以部分解決這種沒有遮擋的問題。然而，這種方法會(huì)導(dǎo)致大量的渲染和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)開銷，并且遮擋僅在整個(gè)全息圖的一小部分內(nèi)是準(zhǔn)確的。在菲涅耳衍射模擬期間添加每條射線可見性測(cè)試?yán)硐氲亟鉀Q了該問題，但遮擋測(cè)試的額外成本、對(duì)相鄰點(diǎn)的訪問和條件分支會(huì)減 ...

但在保持高圖像質(zhì)量的同時(shí)構(gòu)建具有大壓縮比的成像器并非易事。例如，在高光譜光場(chǎng)成像中，為了獲取 五維數(shù)據(jù)立方體，目前大多數(shù)成像儀都建立在Nyquist采樣上，并且壓縮比r=1。對(duì)于給定的探測(cè)器陣列，這會(huì)導(dǎo)致沿空間、光譜和角軸的采樣之間進(jìn)行權(quán)衡。例如，在本文作者2020年基于IMS的高光譜光場(chǎng)相機(jī)中，全光數(shù)據(jù)立方體體素的總數(shù)限制為66×66×5×5×40，限制了其在高分辨成像中的應(yīng)用。盡管可以通過使用多攝像頭配置來減輕這種權(quán)衡，但它會(huì)增加系統(tǒng)的外形尺寸和復(fù)雜性。還有一種利用壓縮感知從頻譜域中的欠采樣測(cè)量中恢復(fù)大小為1000×1000×3×3×31的五維數(shù)據(jù)立方體，但壓縮率僅為3.4(2017年 Y ...

，用于實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量提升以及增強(qiáng)成像系統(tǒng)的能力。光學(xué)器件的缺陷可能會(huì)在無意中讓圖像模糊(如像差)，解卷積可以在計(jì)算上消除其中的一些模糊。在顯微鏡中，解卷積可以減少離焦熒光，從而產(chǎn)生更銳利的三維圖像。另外，還可以將分布式點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)有意設(shè)計(jì)到成像系統(tǒng)中，從而獲得如單幀高光譜成像、單幀三維成像這樣的能力。在這種情況里，采用多路復(fù)用的光學(xué)器件通過將物空間中的每一點(diǎn)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，然后利用解卷積算法從模糊或編碼的測(cè)量來重建編碼的清晰圖像或體積。現(xiàn)有的解卷積算法應(yīng)用場(chǎng)景有限?，F(xiàn)今已有多種解卷積算法。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。b、使用不一定與圖像的空間特性不相干的基進(jìn)行采樣，圖像重建使用計(jì)算速度快的算法?；蛇x的有Hadamard、傅里葉、小波等。例如，這可以是簡(jiǎn)單地將采樣模式求和，根據(jù)它們測(cè)量的強(qiáng)度進(jìn)行加權(quán)（即，與物相似的模式比相似性較低的模式的權(quán)重更大），或者通過快速算法實(shí)現(xiàn)重建 。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(shí)時(shí)圖像重建的應(yīng)用。如果模式彼此正交，則對(duì)未知圖像強(qiáng)度進(jìn)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。然而，在任何一個(gè)基中，挑戰(zhàn)在于選擇恰當(dāng)?shù)幕淖蛹瘉聿蓸?。c、使用優(yōu)化的方法可以改善重建圖像質(zhì)量。當(dāng)測(cè)量數(shù)等于像素?cái)?shù)時(shí)， ...

成像在提高成像質(zhì)量上的潛力，并且對(duì)計(jì)算成像界的一些早期工作產(chǎn)生了激勵(lì)作用。在計(jì)算成像的幫助下，光學(xué)設(shè)計(jì)者們可以使用以下的方法來補(bǔ)償成像中的不完美，它們是解耦、協(xié)同和集成。4.3a 解耦解耦設(shè)計(jì)是光學(xué)設(shè)計(jì)和后端檢測(cè)處理各自獨(dú)立的另外一種說法。傳統(tǒng)的光學(xué)設(shè)計(jì)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。后端檢測(cè)處理被用來產(chǎn)生一個(gè)更好的幾何圖像估計(jì)。在圖像估計(jì)過程中，我們假設(shè)由H表示的光學(xué)系統(tǒng)是不變的，我們的目標(biāo)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。聯(lián)立方程（17）和（18），空間域測(cè)量M為：經(jīng)過處理后的I'是：在沒有噪聲的情況下，如果 ...