隨著三維顯示技術的發展,三維顯示技術的研究日新月異,人們希望獲得更為真實的視覺體驗。全息顯示作為真三維顯示技術,能夠提供人眼感知三維物體所需的全部深度信息,給人以舒適、真實的三維立體視覺感。全息技術在軍事、醫療、商業以及其他領域有著廣泛的應用。
計算全息顯示技術發展至今仍存在著再現像質量差、計算速度慢與全息再現像的尺寸小和視區窄等關鍵性問題,其中,散斑噪聲作為計算全息顯示的固有問題而制約著其進一步發展,本文從抑制散斑噪聲和擴大視區(FOV)兩個角度出發,使得圖像的質量改善。
計算全息再現質量提升技術的研究
首先明確什么是光學全息?
光學全息是一種記錄和再現物體信息的成像技術。其原理是:將物體發出的光波和已知振幅和相位的光進行干涉,將它們記錄在感光介質上,然后,通過光的衍射原理,用特定的照明方式將記錄下來的感光介質照亮,在再現過程中就可以重現原始物體的全部信息。
相比于光學全息,計算全息的基本原理是什么?
計算全息的基本原理是:通過計算機算法實現物光波的相位分布,然后將這些信息轉換成數字信號,存儲在計算機中。接著,通過數字信號處理技術將這些相位信息轉換成一系列控制信號,然后通過光學器件(如液晶屏、光柵等)將這些控制信號轉化成光學全息圖像。與光學全息不同,計算全息不需要光學顯影過程,因此可以實現高速、高精度的全息圖像生成。
圖1 計算全息光學再現示意圖
本實驗所采用的空間光調制器為我司的FSLM-2K55-P,其參數規格如下:
型號 |
FSLM-2K55-P |
調制類型 |
相位型 |
液晶類型 |
反射式 | 灰度等級 |
8位,256階 |
像素數 |
1920×1080 |
像元大小 | 6.4μm |
有效區域 |
0.55" 12.29mm×6.91mm |
相位范圍 | 2π@532nm |
填充因子 |
94% | 光學利用率 | 75%@532nm |
刷新頻率 |
60Hz | 光譜范圍 | 532nm |
起偏和檢偏 | 與液晶光閥長邊夾角為45° | 配向角 | 45° |
損傷閾值 |
2W/cm2 | 輸入電源 | 12V 2A |
計算全息顯示中散斑噪聲的來源
全息顯示中的激光散斑現象被視為影響全息再現像質量的光學干擾,稱為散斑噪聲。純相位全息圖可以獲得高質量的再現像。然而,純相位全息圖獲取算法的缺陷和再現光源的高度相干性會導致散斑噪聲的存在,所以必須采取措施抑制散斑噪聲。在全息圖計算中加入初始隨機相位是必要的,因為它可以使得物體的高頻信息得到傳遞和重建。而物面不加入初始隨機相位時只有部分高頻信息能傳遞到全息面上,導致低頻信息的丟失,影響再現時的物體重建質量。
圖2 全息圖的記錄和再現過程示意圖
全息再現像中的散斑噪聲還有其他的來源,主要分為以下四個部分:
a)在全息圖編碼過程中,物面的振幅信息丟失會導致散斑噪聲的產生。
b)在全息再現系統中,由于SLM的孔徑限制,使得再現光會產生額外衍射,導致散斑噪聲的出現。
c)在全息圖的記錄過程中,全息面上的物光波會受到全息面大小限制而接收部分信息,這使得散斑噪聲的出現。
d)全息顯示系統中的光學器件出現表面缺陷,會造成粗糙表面的形成,高相干性的再現光源照射后會導致散斑噪聲產生。
為了抑制散斑噪聲,可采用時間平均法和像素分離法等方法。下面簡單介紹一些散斑噪聲抑制方法。
1. GS算法
Grechberg-Saxton(GS)算法是目前獲取純相位全息圖中較成熟的算法。這種算法需要在滿足物平面和全息面設定的約束條件下經過多次的傅里葉變換和逆變換的迭代計算,得到衍射率較高的相位全息圖。其算法流程圖如下圖所示。
圖3 GS算法流程圖
2. 像素分離法
在全息再現系統中,需要使用高相干性的激光作為再現光源,在經過衍射生成再現像的過程中會使用到一些光學器件。由于光學器件的孔徑尺寸有限,因此在相干再現光衍射再現時,會產生額外的衍射效應。這種衍射效應會導致再現像點呈現出艾里斑的形式。對于任意一個艾里斑,在它的區域內有與其發生重疊的艾里斑,在這個區域內受再現光的影響而發生隨機干涉現象,導致散斑噪聲的進一步產生,并且隨機干涉的面積也會隨著艾里斑的重疊面積增加而增大,斑點噪聲會愈加嚴重。
像素分離法就是為了抑制這種斑點噪聲而提出的解決方法。在像素分離法中,通過取特定的像素分離間隔N可以將物體分離成N2個物點組,從而物體中相鄰的物點在空間上被分離到不同的物點組中。每個物點組會對應生成一個子重建像,子像中艾里斑之間的重疊面積隨著N值的不同而發生變化,其情況如下圖所示。
圖4 像素分離間隔N取不同值時子像中艾里斑的重疊情況
圖5 像素間隔N取不同值對應的最終再現像及對應放大區域
3. 時間平均法
為了抑制散斑噪聲,可以采用時間平均法來提高全息再現像的質量。已有研究表明,在N幅獨立非相關的散斑圖樣疊加時,散斑對比度降低到原始的。因此,該方法可以顯著抑制全息再現像中的散斑噪聲。時間平均法的基本原理是對多幅全息圖序列進行計算,每幅圖計算時引入不同的隨機初始相位,再現圖像序列后得到具有不同散斑分布的子再現像。通過時間復用原理得到散斑抑制的全息再現像。
圖6 時間平均法的實現過程
在文章中,提出了一種斑點噪聲被抑制的大視場全息顯示。與傳統的方法不同,
該方法可以生成多個尺寸較大的sub-CGH。
通過像素分離,將記錄的物體分離為多個物點組,每個物點組的信息被記錄在具有獨立初始隨機相位的不同全息圖上。在全息重建中,使用空間中呈直線排布結構的三個SLM來加載子全息圖,并通過時間復用來重建圖像。其中FOV被放大是因為每個圖像點的光分布尺寸被增大。同時,通過平均效應和相鄰圖像點的分離來減少圖像的斑點噪聲。
圖7 所提方法的示意圖
圖8 重建系統的結構
圖9 當所提出的方法分別聚焦“3”和“D”時,從左視點(A1,A2)和右視點(A3,A4)拍攝的光學重建“3D”圖像;當通過像素分離方法分別聚焦“3”和“D”時,左視點(B1,B2)和右視點(B3,B4)拍攝的“3D”圖像;當“3”和“D”分別通過GS方法聚焦時,左視點(C1,C2)和右視點(C3,C4)拍攝的光學重建“3D”圖像
圖10 通過所提出的方法分別從左視點(A)和右視點(B)捕獲的光學重建圖像;通過GS方法在左視點(C)和右視點(D)捕獲的光學重建圖像
總結:
文中提出了一種基于散斑噪聲被抑制的大視場全息顯示方法。
該方法通過子CGH的產生保證了每個像點的光分布尺寸增大,從而實現了FOV的擴大。此外,基于時分復用,通過平均噪聲并分離相鄰圖像點,有效地抑制斑點噪聲。該方法操作簡單易行,具有一定的實用價值。與GS方法相比,本文提出的方法在觀看距離R=600mm時,FOV尺寸增大了40倍,散斑對比度降低了54.55%。與像素分離法相比,散斑對比度降低了19%。
模塊化系統推出
我司在計算全息的基礎上還推出了彩色全息,基于時分復用方法建立的彩色全息顯示系統,以R、G、B激光作為光源,利用空間光調制器承載全息圖實現對激光的調制,進而實現彩色全息顯示。該系統具有參數可靈活配置、易于操作、衍射效率高等優點。可應用于國防軍事、教育科學、文化娛樂、創意設計等全息投影顯示領域。
圖11 彩色全息系統
彩色全息系統中配套的空間光調制器型號為FSLM-2K39-P02,其參數規格如下:
型號 |
FSLM-2K39-P02 |
調制類型 |
相位型 |
液晶類型 |
反射式 |
灰度等級 |
8位,256階 |
像素數 |
1920×1080 |
像元大小 |
4.5μm |
有效區域 |
0.39" 8.64mm×4.86mm |
相位范圍 |
≥2π |
填充因子 |
91.3% |
光學利用率 |
75%@532nm |
相位線性度 |
≥0.999 |
響應時間 |
≤11ms |
刷新頻率 |
180Hz@單色 60Hz@彩色 |
光譜范圍 | 420nm-650nm |
振幅/相位穩定度 | RMS≤0.006π@532nm | 配向角 | 0° |
損傷閾值 | 10W/cm2 | 輸入電源 | 5V 2A |
除FSLM-2K39-P02外,我司還有其他型號的相位型和振幅型SLM同樣支持彩色全息,參數規格如下:
型號 |
FSLM-2K73-P02 |
調制類型 |
相位型 |
液晶類型 |
反射式 |
灰度等級 |
8位,256階 |
像素數 |
2048×2048 |
像元大小 |
6.4μm |
有效區域 |
0.73" 13.1mm×13.1mm |
相位范圍 |
2π@633nm |
填充因子 |
93% |
光學利用率 |
80%@633nm |
平整度(PV) |
1.48λ | 平整度(RMS) | 1/3λ |
刷新頻率 |
60Hz@單色 20Hz@彩色* |
光譜范圍 | 420nm-650nm |
損傷閾值 | 20W/cm2 | 配向角 | 0° |
數據接口 |
HDMI |
輸入電源 | 12V 3A |
*后續推出單色180Hz,彩色60Hz。
型號 |
FSLM-4K55-P02 |
調制類型 |
振幅型 |
液晶類型 |
反射式 |
灰度等級 |
8位,256階 |
像素數 |
3840×2460 |
像元大小 |
3.2μm |
有效區域 |
0.55" 12.28mm×6.91mm |
損傷閾值 | 10W/cm2 |
對比度 |
>1000 :1 |
光學利用率 |
>50% |
填充因子 | 90% | 光譜范圍 | 420nm-650nm |
線性度 | ≥99% | 是否支持同步 | 支持光源同步 |
刷新頻率 | 60Hz | 響應時間 | <5ms |
數據接口 |
Mini HDMI |
輸入電源 | 5V 3A |
參考文獻:
馬寧濤.計算全息再現質量提升技術的研究[D].鄭州輕工業大學,2023.
審核編輯 黃宇
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