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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提出一种使用深度感知网络实现实时高质量神经全息术的方法，采用自注意力机制来增强深度信息与网络下采样信息之间的交互，从而使得单个经过训练的网络可以在任何深度的指定范围内生成实时和高质量的相位全息图。在生成全息图的过程中，目标图片会先经过相位预测网络得到一个初始相位，再经过全息图编码网络得到对应深度的全息图。本发明克服了现有技术的局限性，并有可能扩展到处理移动的3D物体，为AR和VR中的动态和沉浸式全息显示开辟了新的可能性。
主权项：1.一种使用深度感知网络实现实时高质量神经全息术的方法，其特征是按如下方法进行：步骤1，将随机采样的深度值和目标图像一起输入到相位预测网络得到对应的预测相位；步骤2，以目标图像作为振幅信息，以预测相位作为相位信息，进行复值化操作得到复振幅信息；步骤3，使用衍射算法将复振幅信息衍射到指定深度，得到对应的衍射信息；步骤4，将衍射信息和深度信息一起输入到全息图编码网络得到对应的全息图；步骤5，使用逆衍射算法对全息图进行重建，得到重建平面的振幅信息；步骤6，计算重建平面的振幅与目标图像振幅的振幅损失，通过损失函数最小化方法训练相位预测网络和全息图编码网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种使用深度感知网络实现实时高质量神经全息术的方法
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