一、计算机生成全息图的研究与实现(论文文献综述)
卜浩祯,焦述铭[1](2021)在《纯相位全息图优化算法》文中研究表明近年来得益于光学、电子和计算机等各项技术的进步以及新算法的不断提出,计算全息技术飞速发展。由于现有液晶空间光调制器对于纯相位全息图具有更高的调制能力与衍射效率,纯相位全息图优化算法一直以来是一个研究热点。本文回顾了计算机生成全息图的发展历程,并按照迭代方法、非迭代方法以及其他方法为分类标准,对纯相位全息图生成与优化算法进行了总结。各种传统方法可以满足不同的计算耗时与重建质量要求,深度学习、维尔丁格流等方法为纯相位全息图优化带来了新的思路,这些工作都有利于实时、广视场、高质量全息三维显示的早日实现。在未来,由三维物体图像生成曲面纯相位全息图(如柱面全息图和球面全息图)的优化算法值得进一步研究。
赵昕[2](2021)在《体数据计算全息图生成方法研究》文中研究表明计算全息技术是一种较为理想且灵活的三维显示技术,它使记录虚拟物体和全息数字存储成为可能。然而,计算机可以输入的物体种类繁多,虚拟对象多样类型的表达与庞大的计算负荷成为了计算全息领域正在面临的问题。体数据包含场景的三维数据场原始数据,蕴含信息丰富,本课题以体数据为研究对象,探究可以表现体数据多种信息的计算全息图生成方法。具体内容如下:第一,对传统的基于体数据的计算全息图生成方法进行了深入研究,包括基于多边形面片、最大密度投影和近似体绘制的计算全息图生成方法,通过分析发现传统的体数据计算全息图生成方法存在耗时偏长、信息单一等不足之处。第二,提出一种基于点源法的体数据计算全息图生成方法。该方法通过光线投射技术筛选体数据中信息,生成合成物点,并叠加所有合成物点在全息面上的复振幅分布。实验结果表明,与传统计算全息主要关注物体表面信息相比,该方法能够灵活调整物体的感兴趣区域和观看视角,实现物体内部信息的全息重建。第三,提出一种基于分层法的体数据计算全息图生成方法。该方法通过划分切块分层匹配体数据的振幅和深度信息,并基于快速卷积算法计算衍射过程。实验结果表明,该方法可以解决半透明物体深度信息匹配失序的问题,让重建的体数据具备清晰的深度线索,实现对体数据空间结构的直观感知。
张玉莹[3](2021)在《基于本征模叠加相关滤光原理的光纤激光模式分解技术》文中指出随着光纤技术的发展,光纤的传输功率显着提升,高功率的光纤系统在军事、通信、制造等领域广泛应用。不过传输能量过高会引发光纤内的非线性效应,通常选择增大纤芯直径降低能量密度,但是会增加导波模式数量;除此之外,光束在多模光纤中传输时,多个导波模式之间有模式竞争、模式耦合;激光器的泵浦源、谐振腔使用寿命减少,及配套电路器件老化等问题,均会使出射光束的光束质量下降,进而对光学系统的性能造成影响。光束质量因子M2和其他评价光束质量的参数,仅能选择性地反映激光束的传输情况或者聚焦程度,无法分析光束的模式特性。所以本文采取模式分解技术研究光纤激光的模式特性。论文首先分析光纤内的本征模式特性及光束衍射传输的基本原理,在此基础上,公式推导验证基于相关滤波原理的模式分解技术的理论正确性。在仿真实现模式分解过程中,结合双步ABCD算法,可调节远场频谱面的抽样单元尺寸,提高光斑分辨率。采用液晶位相调制器作为相关滤波器,对光纤出射光束进行位相调制,使光纤内传输的本征模式在空间上相互分离;提出远场光强数据处理算法,将CCD的探测光强导入计算机中,结合算法操作后获得光强分布,依据该光强数据可计算光纤内本征模式的权重系数和模间相对位相;并且仿真分析离焦、焦移误差因素对模式分解结果的影响;搭建实验平台,实现模式分解,通过实验分析空间载频分量和离焦误差对模式分解的影响。以上工作内容是为了解决模式分解技术在仿真分析和实际工程应用中的难题而开展,其中主要内容如下:1、将双步ABCD算法应用在模式分解的远场光斑分析中。由于傅里叶变换频谱面的采样率固定,在仿真时远场衍射光斑过于微小且集中以致无法分析;应用双步ABCD算法,可调节频谱面抽样单元尺寸,提高光斑分辨率,保证从光斑中选取光强数据的准确性,进而确保模式分解结果的准确性。2、选择液晶位相调制器完成位相调制,且提出远场光强数据处理算法共同实现模式分解。基于相关滤波原理可知,对光纤出射光束既有振幅调制和位相调制。液晶位相调制器调节位相,精准度高,其可编程的操作具有灵活性;提出远场光强数据算法,用算法处理光强数据模拟对光束振幅调制。仅位相调制可使光斑在频域相互分离,只有经过算法处理后的光强数据,才可被用于计算本征模式的相关参数。3、分析离焦、焦移影响因素对模式分解结果的影响。高阶高斯光束和高阶贝塞尔光束具有焦移的特性,仿真分析焦移误差因素的影响。在实际工程应用中,探测器的位置与几何焦点难免有离焦误差,通过仿真和实验得到,高阶模LP02模式受离焦的误差影响更大,而阶数更低阶的5个低阶模式,在相对离焦量-0.25%—0.25%范围内,模式分解结果误差率在10%以内。提出基于菲涅耳衍射的迭代寻焦算法,优化焦移误差。最后对整篇文章进行了总结,并对激光模式内容测量以及基于相关滤波原理的模式分解技术进行了展望,分析其未来的发展方向以及待解决的问题。
孙鹏[4](2021)在《基于层析法的全息三维显示算法研究及成像质量优化》文中指出在数字信息化的现代,摩尔定律推动光机电算各行各业迅猛发展,显示行业在这一时期进入了发展的快车道,全息三维显示就是其中的典型代表之一。全息技术一直以来被认为是三维显示的终极解决方案,干涉记录与衍射再现的原理决定了它能够完整还原所有三维场景信息。如今,相位型显示器件已让全息摆脱传统干板的束缚,并赋予了全息紧凑、实时、可编程等特点,相信在高性能计算机的辅助下,全息显示会在不久的将来成为一种现象级显示技术。本文基于对相位型硅基液晶(LCoS)成像效果的分析,优化全息显示成像质量,消除了各种杂散光对成像的影响。本文在基本循环迭代算法中引入双会聚光相位与数字闪耀光栅,创造性地同时在横向与轴向调整系统重建成像区域,完全消除了零级亮斑、高衍射级次与共轭像对成像的干扰,同时抑制了散斑噪声,减轻了 LCoS成像光强度sinc函数式分布与零级亮斑“十”字形结构对成像的影响,大幅提高成像质量。为高清晰度三维重建提供成像质量保障。基于双会聚光相位,提出双会聚光-格希伯格萨克斯顿(DCL-GS)算法,搭建虚像接收的增强现实(AR)实验系统,实现了具有长深度、大视场、连续深度线索的全息三维重建。DCL-GS算法将分层后的三维场景按层计算成为相应的全息图,通过第二会聚光相位与夫琅禾费衍射计算内核的结合,还原出长深度、具有连续深度线索的三维场景,最大深度可达180cm。针对LCoS衍射效率低、视场角小的问题,通过系统透镜焦距的选择与算法的匹配控制,实现系统视场角大小调控,最大视场角可达40度。在此算法基础之上,提出基于层析法的区域分割显示方法,在高计算速度的前提下实现了复杂三维场景重建。将空分复用的思想与基本层析法相结合,并分别应用于菲涅耳衍射域与夫琅禾费衍射域,提出了菲涅耳衍射区域分割法(PFreD)与夫琅禾费衍射区域分割法(PFraD)。方法通过区域分割、平铺排列的方式避免了传统层析法层与层叠加造成的串扰问题,保证了成像质量。同时方法三维建模简单,控制了参与计算的采样点数量,大幅提升计算速度的同时,实现了多层复杂三维场景重建,为全息实时三维显示提供可能。针对区域分割导致的重建像水平位移问题,提出了卷积法与过采样法两种解决方案,其中过采样法完美地解决了这一问题。比较了 PFreD算法与PFraD算法的异同,分析了各自的适用场景,同时将两种分割方法与传统点云法、层析法进行对比,定性、定量地阐述了两种分割方法在图像质量与计算速度方面的优势。最后分析了目前全息显示的不足,并展望了可能的发展前景,对未来全息显示技术的进一步研究工作提供了方向。
秦振韬[5](2020)在《基于LCoS的双相位全息显示优化方法研究》文中研究说明在三维显示不断发展和普及的当下,全息显示技术作为最有希望实现真正三维显示的技术之一,已经在医疗、军事、娱乐等等多个行业的场景中得到应用,改变着人们的工作和生活。而计算全息显示技术因其灵活可变、制作方便等优点,成为了研究者们对全息技术做进一步探索的热门。本文的主要研究内容是基于不需要迭代运算的双相位全息(DPH)算法的优化研究。首先以标量衍射理论、LCoS成像原理和抽样定理等理论为基础,对DPH算法的基本理论进行了详细地分析,并对闪耀光栅相位因子、初始相位掩膜和频域光阑大小等实验影响因素进行了仿真。在恒定初始相位条件下,加入闪耀光栅因子配合频域滤波进行全息显示实验,消除了零级光斑对重建图像的影响。在DPH算法的基础上,本文提出了两种提高重建质量的算法。由于宏像素间的干扰是DPH算法的主要噪声来源之一,为了减弱该干扰,首先提出了通过分离全息图中的相邻宏像素、将子全息图时序播放的方法,有效地提高了图像细节的恢复度。其次,为了更好地实现动态显示,提出了不会增加原算法复杂度的宏像素相位重排的方法。通过调整相邻宏像素的内部相位排布和初始相位信息,有效减小了相邻宏像素的杂散干扰,减小了散斑噪声并提高了重建图像的整体质量。最后,利用DPH算法计算过程简便、耗时短的优点,使用提出的宏像素相位重排法实现了实时的动态显示操作,并设计了简易GUI界面,证明了 DPH算法在动态显示方面的巨大应用潜力。论文在结尾对目前工作中存在的问题进行了总结,并对未来的可研究方向进行了展望。
高忠鹏[6](2020)在《人脑CT图像计算全息图生成及光电再现》文中研究表明CT(Computed Tomography)能无损伤地获取人体内部组织器官的信息,是临床医学极其重要的辅助诊断方式。CT图像仅能提供组织器官二维信息,其病变区域诊断往往依赖于医生的想象,故从CT图像重构实现组织器官的三维再现将有助于提高医生诊断效率,具有重要意义。传统基于计算机图形学的CT图像三维可视化的本质是三维物体在电脑屏幕上的投影,而全息技术能同时记录物体的振幅和相位,是一种理想的真三维可视化方式。针对CT图像(层数)稀疏时,其全息三维显示视觉连续性差之不足,本文将计算机图形学与全息理论相结合,通过合成切片来改善人脑CT图像全息图生成质量并进行光电再现。具体工作如下:(1)对全息的背景、意义及全息三维显示技术的国内外研究现状、未来发展趋势进行了简要介绍和分析。首先阐述了计算全息基本理论及计算全息图制作流程,然后对层析法计算全息原理进行介绍,最后结合CT图像三维可视化两种途径的特点,说明层析法与医学CT图像结合的优势、存在问题并提出相应解决方案。(2)人脑CT图像预处理与切片合成。首先结合CT图像特点进行预处理,包括双阈值分割、滤波等,然后利用Canny算子从CT图像中提取脑组织轮廓,进而分割获得人脑内部器官CT图像信息;再基于VTK(visualization toolkit)工具库从人脑内部器官CT图像信息重构出粗糙的人脑三维模型并对其离散化以获取点云,并利用PCL(Point Cloud Library)工具库对点云进行泊松曲面重建以获得光滑的人脑表面模型;最后利用VTK对人脑模型进行切片合成,获得层析法计算全息图制作所需的人脑CT图像数据。(3)DMD光电再现。首先对DMD结构、工作原理进行介绍,然后深入分析全息图再现像质降低原因及对其进行像质优化,主要采用两种方式:一是针对灰度调制技术使用双极强度计算方法处理全息图,使全息图接近二值化,从而更好符合DMD显示特性;二是选取合适的滤波方式以消除全息图再现像中的零级光干扰。搭建光路对全息图进行再现的实验表明,像质优化后的人脑CT图像全息图再现像质量获得了一定程度上的视觉改善。
鲁文超[7](2020)在《计算圆柱全息三维显示技术研究》文中提出随着人们对视觉信息获取要求的不断提高,能实现裸眼观测的全息三维显示技术受到越来越多研究者们的关注。计算全息技术速度快,操作便捷,且能实现虚拟物体的重建,更是成为众学者们研究的热点。然而,一般的平面全息图只记录了三维物体单视角的景深信息,只能实现单视角的再现观测,想要实现全视角再现就需要计算不同角度的全息图,从而导致计算复杂度和实验难度都变大。计算圆柱全息图不仅可以实现三维物体不同深度的再现,还可以进行360°全视角的观测。因此,本文研究了能获取较高质量再现结果的圆柱全息三维显示技术,具体研究内容如下:(1)本文介绍了平面计算全息三维显示技术中的菲涅尔衍射全息图和相息图的生成再现原理。利用计算机构建三维地球仪模型,结合层析方法,对三维地球仪模型进行单视角的不同深度的平面分层。得到分层信息之后,分别计算其菲涅尔衍射全息图和相息图,并对两种全息图进行不同深度的再现观测。实验结果表明,菲涅尔全息图或相息图能较好地实现三维物体信息的单视角、不同深度的再现。(2)建立计算圆柱全息系统,系统地分析了基于卷积算法的圆柱型计算全息技术原理。设定物面和全息面为同心圆柱面,保证了系统的平移不变性,可利用快速傅里叶变换(FFT)进行快速计算。并介绍了圆柱面再现和平面再现两种观测方式。推导了系统的空间频率和采样间隔所需满足的条件,通过理论以及实验分析了物体不同圆柱截面半径、波长对空间频率和系统传递函数的影响。采用峰值信噪比(Peak Signal to Noise Rate,PSNR)和均方误差(Mean Squared Error,MSE)来评价再现图质量。分析表明,在满足采样定理的条件下,选取较大的物体圆柱截面半径和较小的波长都有利于获得更清晰的再现像,这为获得较高质量的重建再现结果提供了依据。采用圆柱面物体作为原始物光波生成计算圆柱全息图,通过平面再现方法对原物体进行不同角度的再现观测。再现结果表明本文方法能通过单张计算圆柱全息图实现360°全视角观测。(3)利用圆柱型层析法,建立任意三维物体的圆柱型层析计算全息模型。由于平面层析方法得到的是三维物体单视角、不同深度的信息,为了克服这个缺陷,本文对三维物体进行圆柱面分层。三维物体被分成了不同半径的圆柱物体截面,每层都包含了三维物体景深范围内360°全视角的信息。同时为了保证系统的平移不变性,设定每个圆柱物面与全息面均为同心圆柱面。采用三维地球模型进行圆柱型层析计算全息编码,并进行不同视角以及不同深度的再现。实验结果表明,该方法能得到一般性三维物体的较高质量360°全视角以及不同深度的再现结果。
吴凯[8](2020)在《基于点源调控的视窗全息动态三维显示方法研究》文中认为全息显示技术作为三维显示的重要组成,因其能表现三维景物的全部立体信息而成为未来的发展方向,国内外对此展开了广泛的研究。区别于普通显示技术,全息显示通过在承载器件上加载计算机生成的全息图来调控衍射光场波前的振幅、位相等参量,从而对空间中的再现像进行控制。而一个较为完善的全息图像应该具有类似光学全息效果,在连续视角下具有自然光照和遮挡表现,这种图像表现形式被称为“视窗”。目前计算全息算法的研究主要集中在提升成像质量、计算效率等方面,对于全面表现出具有视窗的三维物体立体感的综合性算法和相应的实际高效解决方案较为缺乏,难以提供给观看者足够的立体心理暗示。因此,本文围绕该问题提出一种基于LCOS器件和视窗的点源计算全息算法和配套实用解决方案实现实时动态地调控再现像立体信息的表达,从而能够再现出具有全视差、精准遮挡、各向异性自然光照效果并且可动态交互的三维景物,给予人们更真实生动的三维视觉体验。本文主要内容如下:1.介绍了全息技术的发展、国内外的三维显示技术研究现状,阐述了视窗的概念,对目前基于LCOS的计算全息相关算法进行了分析并比较各自特点。2.通过菲涅耳衍射理论推导了点源法的成像机理以及造成再现像点相互干扰的原因,分析了纯相位型LCOS的光栅化结构对成像造成的影响,并提出动态随机位相、振幅预调制因子、插值背景噪声项等方法加以解决,使像点光强能够被准确、个性化地调制。3.引入计算机图形学理论,遵照光照模型完成光强调控,并基于图形学提出更高效精准的全息遮挡算法,使得三维再现像效果更为自然逼真。基于算法提出了配套的计算机实现方案,利用C++编程语言和OpenGL接口,充分发挥GPU(图形处理器)平台高度并行化的架构特点,设计程序实现了三维模型的数据提取、变换、光照计算、遮挡处理和位相型全息图计算生成的实时自动化运行,同步输出至LCOS并形成可交互的三维立体图像。4.完成了基于LCOS全息系统的像光强分布实验,验证了本文提出的相应算法的有效性。并且搭建了全息动态三维显示系统,实验验证了相关算法和方案的有效性,实现了具有视窗表现的精确遮挡和自然材质的动态交互全息三维再现物体的实时生成。
李京轩[9](2020)在《基于mach-zehnder干涉全息的水下微生物的检测》文中提出数字全息是一种光学成像技术,它可以通过电子传感器记录干涉图样来捕获物体的衍射波前。由于全息图保留了整个波前,人们可以通过重建算法来重建振幅和相位信息,使我们能够从成像设备捕获的全息图中重建空间中的物体。对于重构,我们需要提前知道被记录对象的深度位置,才能在聚焦的位置重建出图像;我们需要进行超分辨率重建,扩大物体的分辨率,提高物体的清晰度。在本篇论文中,我们提出了基于卷积神经网络(CNN)的用于预测焦点距离的深度神经神经网络。该神经网络可以直接从全息图中获得精确到毫米的深度位置信息,节省大量时间。我们还提出了基于全息的超分辨率神经网络,该网络可以节省超分辨率重建的时间,并且最终得到的图像比使用传统的超分辨率重建方法得到的图像具有更好的效果。具体研究工作如下:1搭建了离轴全息装置,采集到了草履虫等微生物图像。并使用卷积再现算法,完成了重建全息图像。2对自聚焦算法进行了研究,并对传统的多种自聚焦算法进行了实验仿真。对传统的超分辨率重建算法进行了研究,同时进行了实验仿真。3研究了基于神经网络的焦点预测方法,基于卷积神经网络,提出了改进的预测焦点距离的神经网络架构,最终达到毫米级的准确率。4研究了基于神经网络的超分辨率重建算法,搭建了改进的基于神经网络的超分辨率重建架构,实现了图像的超分辨率重建。
徐探[10](2020)在《全息光镊系统的研制及相关研究》文中认为光镊技术是光与物质相互作用的产物,它能够以非接触的方式操控微纳米尺度的对象,并允许探测皮牛量级的力,而且测力精度甚至能达到飞牛水平,因而常作为超灵敏力探测器被广泛应用于生命科学、胶体物理、微流体等领域。光镊的研究主要集中在四个方面:其一、位置探测;其二、光阱刚度标定;其三、光束整形;其四、探究不同对象的捕获实验。本文以这四点为中心,以构建出多功能的光镊操控系统为目标,希望通过此系统以更加灵活、可控的方式实现对感兴趣对象的捕获、操控和应用研究。本论文围绕上述研究目标,逐步实现了光镊系统的两种构造方式:通过外部光路的共轭设计,成功地将反射镜控制的捕获光束引入商用显微镜(Nikon Eclipse Ti-U)的物镜后孔径处,实现对聚苯乙烯微球的手动二维操控;自主地设计并搭建开放式单光束捕获光路和显微成像装置,并对系统的物理参数进行标定,用此系统成功捕获小鼠成肌细胞,并实现其被动控制。基于这些早期的研究,本论文的主要研究工作如下:(1)提出变频率正弦激励来探究粒子在光陷阱中的动力学,澄清了正弦激励法的频率选择困扰,并理论上阐明粒子振幅和相位延迟的余弦关系;通过实验证实,只需满足奈奎斯特-香侬采样定理,仅使用低带宽的探测器足以获取粒子的振幅和相位信息,故可重构出粒子半径范围内的光力场;另一方面,探讨偏振对粒子逃逸的影响,发现临界振幅或频率值与捕获光的偏振方向呈正弦关系。(2)通过聚焦照明优化成像质量,设计4f配置的捕获光路,在其中引入空间光调制器实现对光束的整形,成功搭建出多功能全息光镊系统;编制基于柯林斯衍射公式和ABCD矩阵的衍射计算程序,促进计算机生成全息图和特殊光场传播性质的研究;以压电位移台作为参考基准,并利用计算机生成的光栅相位,确定出系统的有效焦距,与通过几何光学计算的结果完美吻合,表明全息光镊系统符合设计预期。详细介绍多种经典的全息相位图设计算法,并利用棱镜-透镜算法生成3 × 3点阵,最终同时捕获9个4 μm直径的聚苯乙烯微球。(3)提出基于互补随机化二元掩模的相位编码策略,用于在捕获平面指定位置处生成多个具有不同能量比的光陷阱,并基于构建的全息光镊系统,通过四组能量调控实验,从光阱刚度标定和直接功率测量两个方面,同时证实所提方法在多目标操纵研究中,能够独立调控光陷阱之间的能量占比,且实验结果符合预期,因而证实了能量调控策略的有效性和可重复性;此外,在专门设计的具有指定能量比的三个光陷阱区修饰上不同拓扑荷的光学涡旋,实现对捕获粒子的旋转方向和转速的可控调节,证实调控策略的多功能性。
二、计算机生成全息图的研究与实现(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机生成全息图的研究与实现(论文提纲范文)
(1)纯相位全息图优化算法(论文提纲范文)
1 引言 |
2 迭代性算法 |
2.1 Gerchberg-Saxton类算法 |
2.2 误差扩散算法 |
3 非迭代性算法 |
3.1 随机相位方法 |
3.2 采样类方法 |
3.3 模式化掩膜与二次相位掩膜方法 |
3.4 双相位方法 |
3.5 非随机相位方法 |
4 其他算法 |
4.1 直接算法 |
4.2 迭代与非迭代结合类算法 |
4.3 基于深度学习的计算全息算法 |
4.4 基于Wirtinger Flow的相位提取方法 |
5 结论 |
(2)体数据计算全息图生成方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
1.3 主要研究内容与结构安排 |
第二章 体数据的计算全息基本理论 |
2.1 全息技术基础 |
2.1.1 光学全息和计算全息 |
2.1.2 抽样定理与空间带宽积 |
2.1.3 计算全息图编码方法 |
2.2 体数据可视化基础 |
2.2.1 体数据 |
2.2.2 面绘制技术 |
2.2.3 体绘制技术 |
2.3 体数据的计算全息图生成方法 |
2.3.1 基于多边形面片的CGHs生成方法 |
2.3.2 基于最大密度投影的CGHs生成方法 |
2.3.3 基于近似体绘制的CGHs生成方法 |
2.4 本章小结 |
第三章 基于点源法的体数据计算全息图生成方法 |
3.1 生成三维物体全息图的点源算法基础 |
3.2 基于点源法的体数据CGHs生成方法 |
3.2.1 基于光线投射技术及合成点源的CGHs生成原理 |
3.2.2 基于GPU的CGHs生成加速方案 |
3.2.3 合成点源法生成CGHs的实验与结果分析 |
3.3 基于光照模型的重建像视觉效果改进 |
3.3.1 基于光照模型的CGHs生成原理 |
3.3.2 光照模型对比实验与结果分析 |
3.4 动态交互的计算全息显示 |
3.5 本章小结 |
第四章 基于分层法的体数据计算全息图生成方法 |
4.1 物光波的衍射计算方法 |
4.1.1 衍射的平面波理论 |
4.1.2 傍轴近似条件下的衍射理论 |
4.1.3 菲涅尔衍射的快速卷积算法 |
4.2 基于快速卷积算法的体数据CGHs生成方法 |
4.2.1 基于二维D-FFT的体数据CGHs生成原理 |
4.2.2 三维场景的分层D-FFT方法基本原理 |
4.2.3 基于GPU的程序实现 |
4.2.4 深度信息实验与结果分析 |
4.3 基于掩膜的重建像质量优化方法 |
4.4 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 研究内容与创新 |
5.2 下一步研究方向 |
参考文献 |
致谢 |
攻读硕士期间发表的成果 |
(3)基于本征模叠加相关滤光原理的光纤激光模式分解技术(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 相关领域的国内外研究现状 |
1.2.1 激光光束质量评价 |
1.2.2 激光模式分解技术 |
1.2.3 相关滤波器的发展 |
1.3 论文结构安排 |
第二章 光纤内激光模式分析 |
2.1 光纤内模式分析 |
2.1.1 无源光纤内模式分析 |
2.1.2 有源光纤内模式分析 |
2.2 光束衍射传输 |
2.2.1 衍射传输理论 |
2.2.2 柯林斯公式 |
2.3 像面抽样单元尺寸可变算法 |
2.3.1 两步菲涅耳传输 |
2.3.2 双步ABCD算法 |
2.4 本章小结 |
第三章 基于相关滤波器的模式分解 |
3.1 基于相关滤波原理的模式分解技术 |
3.2 相关滤波器的实现方法 |
3.2.1 计算机全息片 |
3.2.2 液晶空间光调制器 |
3.3 误差分析及优化 |
3.3.1 离焦因素 |
3.3.2 焦移因素 |
3.3.3 焦移误差优化 |
3.4 本章小结 |
第四章 模式分解的仿真分析 |
4.1 模式分解仿真结果 |
4.2 离焦仿真分析 |
4.2.1 数值积分 |
4.2.2 基于双步ABCD算法 |
4.3 焦移仿真分析 |
4.3.1 LP模焦移误差 |
4.3.2 HG模焦移误差 |
4.4 计算机全息图编码及波前重现 |
4.4.1 李威汉编码 |
4.4.2 罗曼III型编码 |
4.5 液晶位相调制器的仿真分析 |
4.5.1 相息图及波前重现 |
4.5.2 远场光强数据处理 |
4.6 本章小结 |
第五章 模式分解实验研究 |
5.1 实验关键器件介绍 |
5.1.1 激光器和光纤性能参数 |
5.1.2 液晶位相调制器 |
5.1.3 CCD相机的性能参数 |
5.2 搭建实验 |
5.2.1 少模光纤光场 |
5.2.2 模式分解光场 |
5.2.3 空间载频分量实验分析 |
5.2.4 离焦实验分析 |
5.3 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 论文工作总结 |
6.2 研究展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
(4)基于层析法的全息三维显示算法研究及成像质量优化(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 三维显示技术概述 |
1.2 常见三维显示技术 |
1.3 全息显示技术 |
1.4 本文主要研究工作 |
2 基于夫琅禾费层析法的全息三维算法 |
2.1 标量衍射理论 |
2.2 取样定理与相位型空间光调制器 |
2.3 层析法与其他三维全息算法 |
2.4 夫琅禾费层析法 |
2.5 本章小结 |
3 双会聚光GS算法的三维显示方法与系统 |
3.1 双会聚光GS算法与系统 |
3.2 基于双会聚光相位的图像质量优化 |
3.3 层析三维效果实现 |
3.4 成像结果分析与讨论 |
3.5 本章小结 |
4 区域分割的层析三维显示方法与系统 |
4.1 傅里叶变换基本性质 |
4.2 菲涅耳分割法与夫琅禾费分割法 |
4.3 实验结果讨论及特征分析 |
4.4 三维显示效果提升 |
4.5 菲涅耳分割法与夫琅禾费分割法的对比分析 |
4.6 本章小结 |
5 总结与展望 |
参考文献 |
作者简历 |
(5)基于LCoS的双相位全息显示优化方法研究(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景和目的 |
1.2 国内外研究发展历史及现状 |
1.2.1 全息技术的发展历史 |
1.2.2 近年国内外发展现状 |
1.2.3 全息图的分类 |
1.3 论文的研究内容及安排 |
2 基于相位型LCoS的计算全息技术的相关理论 |
2.1 标量衍射理论 |
2.1.1 标量波动方程 |
2.1.2 基尔霍夫衍射 |
2.1.3 菲涅尔衍射和夫琅禾费衍射 |
2.2 基于相位型LCoS的计算全息技术 |
2.2.1 LCoS的成像原理 |
2.2.2 抽样定理 |
2.2.3 离散傅里叶变换 |
2.2.4 计算全息技术 |
2.3 小结 |
3 基于相位型LCoS的DPH全息显示及分析 |
3.1 DPH算法的基础理论 |
3.2 图像的重建与结果分析 |
3.2.1 数值仿真 |
3.2.2 光学实验 |
3.3 相关影响因素的讨论 |
3.3.1 闪耀光栅因子 |
3.3.2 初始相位掩膜 |
3.3.3 滤波器的尺寸 |
3.4 小结 |
4 基于宏像素结构的DPH算法优化及动态显示 |
4.1 基于宏像素分离的改进方法 |
4.1.1 宏像素分离的理论 |
4.1.2 显示效果及分析 |
4.2 基于宏像素内相位重新排布的改进方法 |
4.2.1 宏像素相位排布的优化 |
4.2.2 显示效果及分析 |
4.3 DPH动态显示 |
4.4 小结 |
5 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 未来的展望 |
参考文献 |
作者简介 |
攻读硕士学位期间所取得的学术成果 |
(6)人脑CT图像计算全息图生成及光电再现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
§1.1 研究背景与意义 |
§1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
§1.3 研究内容与结构安排 |
第二章 CT图像三维可视化与计算全息理论基础 |
§2.1 CT图像及其三维可视化 |
§2.2 计算全息理论 |
§2.2.1 计算全息概述 |
§2.2.2 采样定理和空间带宽积 |
§2.2.3 菲涅尔衍射 |
§2.2.4 博奇编码 |
§2.3 层析法计算全息原理 |
§2.4 本章小结 |
第三章 人脑CT图像预处理与切片合成 |
§3.1 CT图像预处理 |
§3.1.1 阈值分割与形态学处理 |
§3.1.2 脑组织提取 |
§3.2 人脑模型三维重构 |
§3.3 人脑模型分层与切片绘制 |
§3.3.1 人脑模型分层 |
§3.3.2 切片绘制 |
§3.3.3 全息实验仿真 |
§3.4 本章小结 |
第四章 基于DMD的计算全息图光电再现 |
§4.1 DMD结构和工作原理 |
§4.2 DMD再现像质优化 |
§4.2.1 全息图灰度变换 |
§4.2.2 全息图滤波处理 |
§4.2.3 实验模拟仿真 |
§4.3 DMD全息图光电再现 |
§4.3.1 系统组成 |
§4.3.2 光电再现 |
§4.4 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
§5.1 本文的主要工作 |
§5.2 研究展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
(7)计算圆柱全息三维显示技术研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 本文主要研究内容 |
第二章 平面计算全息三维显示研究 |
2.1 菲涅尔全息图和相息图原理 |
2.1.1 计算全息原理 |
2.1.2 菲涅尔衍射积分算法原理 |
2.1.3 相息图原理 |
2.1.4 傅里叶变换和采样定理 |
2.2 三维物体平面计算全息图的生成和再现 |
2.2.1 三维物体计算全息图的生成方法 |
2.2.2 基于层析法的平面全息图的生成和再现 |
2.3 本章小结 |
第三章 基于卷积算法的圆柱型计算全息技术研究 |
3.1 计算圆柱全息图生成和再现原理 |
3.1.1 基于卷积算法的圆柱型计算全息原理 |
3.1.2 圆柱全息图重建再现方法 |
3.2 再现像质量研究 |
3.2.1 空间频率与采样间隔 |
3.2.2 再现像质量理论分析 |
3.2.3 再现像质量实验验证 |
3.3 圆柱物面全息显示实验 |
3.4 本章小结 |
第四章 圆柱型层析计算全息三维显示 |
4.1 圆柱型层析计算全息图的生成 |
4.2 三维物体圆柱全息图再现结果与分析 |
4.3 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
攻读学位期间本人公开发表或授权的论文、专利 |
致谢 |
(8)基于点源调控的视窗全息动态三维显示方法研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 三维显示及分类 |
1.2 全息技术概述 |
1.2.1 计算全息的诞生 |
1.2.2 计算全息的发展 |
1.3 视窗概念与基于LCOS的计算全息算法 |
1.3.1 视窗 |
1.3.2 按基元划分的计算全息基本算法 |
1.3.3 表现光照、材质、纹理及遮挡等心理暗示效果的算法 |
1.3.4 点源法中的光强失真、伪像点问题与相关算法 |
1.4 GPU的架构和GPGPU计算用途 |
1.5 本文工作 |
第二章 实时计算全息基本理论 |
2.1 计算全息基本理论 |
2.1.1 波动理论基础 |
2.1.2 标量衍射理论基础 |
2.2 LCOS器件结构 |
2.3 三维物体的着色计算与实现 |
2.3.1 计算机图形学基础理论 |
2.3.2 OpenGL概述 |
第三章 基于纯相位LCOS的点源计算全息算法研究 |
3.1 基于点源法的纯相位全息图计算 |
3.1.1 点源全息图的重建仿真 |
3.1.2 动态随机位相法 |
3.2 LCOS结构对点源光强的影响 |
3.2.1 理论分析 |
3.2.2 数值仿真分析及算法改进 |
3.3 本章小结 |
第四章 实时动态计算全息实验 |
4.1 实验的计算全息三维成像光学系统 |
4.2 着色计算方法详述 |
4.2.1 通过遮挡关系确定方法A_(occ) |
4.2.2 应用光照模型计算A_(Dm)、A_(di) |
4.3 计算机相关程序的运作流程 |
4.4 简单场景的实验验证 |
4.4.1 遮挡关系的验证 |
4.4.2 实时性和动态性验证 |
4.4.3 动态光照效果验证 |
4.4.4 光强定向调制验证 |
4.5 复杂模型的再现效果验证 |
4.5.1 面部模型三维成像效果 |
4.5.2 不同光照方式下的面部模型成像效果 |
4.6 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 论文总结 |
5.2 未来工作展望 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文及申请的专利 |
致谢 |
(9)基于mach-zehnder干涉全息的水下微生物的检测(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 课题背景及意义 |
1.2 概述 |
1.2.1 数字全息概述 |
1.2.2 神经网络概述 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 自聚焦研究现状 |
1.3.2 超分辨率重建研究现状 |
1.4 本文研究内容及章节安排 |
第二章 全息技术的理论基础 |
2.1 全息术的记录及重建过程 |
2.1.1 波前记录和波前重建 |
2.1.2 数字全息术的记录过程和波前重建 |
2.2 数字全息术的再现算法 |
2.2.1 菲涅尔近似再现重建算法 |
2.2.2 卷积再现重建算法 |
2.3 自聚焦方法 |
2.3.1 基于梯度平方的聚焦 |
2.3.2 基于Tamura系数的聚焦 |
2.3.3 基于熵的自聚焦算法 |
2.4 传统的超分辨率重建方法 |
2.5 图像评价指标 |
2.6 小结 |
第三章 全息图像采集系统设计及平台搭建 |
3.1 传统的测微生物的离轴全息装置 |
3.2 马赫曾德全息装置 |
3.3 主要器件介绍 |
3.3.1 激光器 |
3.3.2 扩束镜 |
3.3.3 分光棱镜 |
3.3.4 反射镜 |
3.3.5 光电探测器 |
3.4 实验结果 |
3.5 小结 |
第四章 基于神经网络的焦点聚焦和超分辨率重建 |
4.1 传统自聚焦算法仿真 |
4.2 双三次插值法仿真 |
4.3 基于神经网络的焦点预测 |
4.3.1 数据集制作 |
4.3.2 焦点预测的神经网络结构 |
4.3.3 训练过程 |
4.3.4 实验结果和分析 |
4.4 基于神经网络的超分辨率重建 |
4.4.1 超分辨率重建的神经网络架构 |
4.4.2 网络训练 |
4.4.3 训练结果 |
4.5 小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
(10)全息光镊系统的研制及相关研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第1章 绪论 |
1.1 引言 |
1.2 光镊原理简介 |
1.2.1 动量守恒 |
1.2.2 尺度相关及适用模型 |
1.3 光镊类型与新变体 |
1.3.1 经典光镊系统 |
1.3.2 传统多光阱系统 |
1.3.3 时分光镊系统 |
1.3.4 动态全息光镊系统 |
1.3.5 光镊新变体 |
1.3.6 商用光镊系统介绍 |
1.4 光镊与多技术融合 |
1.4.1 数字全息显微技术 |
1.4.2 拉曼光谱技术 |
1.4.3 微流体技术 |
1.4.4 超分辨成像 |
1.5 本文主要工作 |
第2章 光镊构成及定量研究 |
2.1 引言 |
2.2 光镊组成 |
2.2.1 捕获激光 |
2.2.2 物镜 |
2.2.3 样品池 |
2.2.4 位移台 |
2.3 位置探测 |
2.3.1 视频法 |
2.3.2 微分干涉相衬成像 |
2.3.3 后焦平面干涉法 |
2.3.4 轴向位置探测 |
2.4 刚度标定 |
2.4.1 基本理论 |
2.4.2 玻尔兹曼统计法 |
2.4.3 均方位移法 |
2.4.4 功率谱法 |
2.4.5 自相关法 |
2.4.6 正弦拖拽力法 |
2.4.7 拖拽力法 |
2.4.8 其他策略 |
2.5 本章小结 |
第3章 单光束光镊系统 |
3.1 引言 |
3.2 基于商用显微镜的光镊 |
3.2.1 组件介绍 |
3.2.2 光路设计 |
3.2.3 粒子操控 |
3.3 开放式单光束光镊 |
3.3.1 系统组件与光路设计 |
3.3.2 系统标定 |
3.3.3 细胞操控 |
3.4 多参数刚度研究 |
3.4.1 变频率正弦激励 |
3.4.2 力场重构 |
3.5 光束偏振效应 |
3.5.1 材料与实验 |
3.5.2 结果与分析 |
3.6 本章小结 |
第4章 全息光镊系统 |
4.1 引言 |
4.2 全息光镊系统介绍 |
4.2.1 组成与优化 |
4.2.2 衍射计算 |
4.2.3 系统标定 |
4.3 计算机生成全息图 |
4.3.1 全息算法 |
4.3.2 多目标捕获 |
4.3.3 特殊光场模拟 |
4.4 多光阱能量调控策略 |
4.4.1 掩模编码 |
4.4.2 材料与实验 |
4.4.3 结果与分析 |
4.5 本章小结 |
第5章 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
附录 |
1 粒子位移提取 |
2 柯林斯衍射计算 |
致谢 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
四、计算机生成全息图的研究与实现(论文参考文献)
- [1]纯相位全息图优化算法[J]. 卜浩祯,焦述铭. 液晶与显示, 2021(06)
- [2]体数据计算全息图生成方法研究[D]. 赵昕. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]基于本征模叠加相关滤光原理的光纤激光模式分解技术[D]. 张玉莹. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2021(03)
- [4]基于层析法的全息三维显示算法研究及成像质量优化[D]. 孙鹏. 浙江大学, 2021(01)
- [5]基于LCoS的双相位全息显示优化方法研究[D]. 秦振韬. 浙江大学, 2020(02)
- [6]人脑CT图像计算全息图生成及光电再现[D]. 高忠鹏. 桂林电子科技大学, 2020(04)
- [7]计算圆柱全息三维显示技术研究[D]. 鲁文超. 苏州大学, 2020(02)
- [8]基于点源调控的视窗全息动态三维显示方法研究[D]. 吴凯. 苏州大学, 2020(02)
- [9]基于mach-zehnder干涉全息的水下微生物的检测[D]. 李京轩. 合肥工业大学, 2020(02)
- [10]全息光镊系统的研制及相关研究[D]. 徐探. 中国科学技术大学, 2020