大規模電子全息術:用HORN-8處理39萬個點的點雲模型

正文

大規模電子全息術:用HORN-8處理39萬(wan) 個(ge) 點的點雲(yun) 模型

技術背景：

電子全息術作為(wei) 一種理想的3D圖像表示方法，吸引了研究人員的目光。然而，實時計算和顯示三維數據是很困難的，因為(wei) 這需要大量的計算。為(wei) 了加快計算機生成全息圖(CGH)的計算，一係列方法被提出，如：查找表法(look-up table)、遞歸關(guan) 係法(recurrence relation)、波前記錄平麵法(wavefront recording plane)、基於(yu) 稀疏法(sparsity-based)、塊模型法(patch model)、多邊形模型法(polygon model)、射線-波前轉換法(ray-wavefront conversion)、基於(yu) 層法(layer-based)。盡管GPU加速可以用於(yu) CGH計算，但是在與(yu) 頭戴式顯示器結合時更傾(qing) 向於(yu) 專(zhuan) 用的計算硬件係統。

技術要點：

日本千葉大學的Yota Yamamoto(一作兼通訊)、Tomoyoshi Ito等人在其研發的專用全息計算硬件係統HORN-8基礎上，證實了其可以計算超出硬件內存的點雲數據(內存大小隻支持65536個點)，對有39萬個點的點雲模型實現具有10fps的光學重建。

HORN:HOlograhic ReconstructioN

(1) 利用時空分割法，即將39萬個點隨機分成6等份，每一份計算出全息圖，通過SLM顯示，每一份的顯示時間為1/60s，利用人眼的殘像效應，可以實現每6份看作一張完整的全息圖，從而實現實際幀率10fps；

此法可以實現超出SLM像素數限製和硬件內存限製的圖像質量。

(2) HORN-8可以處理振幅型和相位型CGH；

(3) HORN-8采用遞歸關係和餘弦近似算來來有效地在FPGA上實現pipelined CGH計算。

實驗結果：

由於處理速度不同而導致再現圖像的差異。左：HORN-8集群，中：GPU，右：CPU

附錄：

HORN-8係統描述：(a)兩(liang) 個(ge) HORN-8板置於(yu) PC上 (b)HORN-8集群(8張HORN板在四個(ge) PC上)

CPU、GPU、單個(ge) HORN-8板，HORN-8集群係統的性能比較

點雲(yun) 數和HORN-8集群係統的計算時間關(guan) 係曲線

光學係統。將數字相機置於(yu) 輸出透鏡之前，觀察重建的圖像。

參考文獻：Yota Yamamoto, Hirotaka Nakayama, Naoki Takada, Takashi Nishitsuji, Takashige Sugie, Takashi Kakue, Tomoyoshi Shimobaba, and Tomoyoshi Ito, "Large-scale electroholography by HORN-8 from a point-cloud model with 400,000 points," Opt. Express 26, 34259-34265 (2018)

DOI：https://doi.org/10.1364/OE.26.034259

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