大规模电子全息术:用HORN-8处理39万个点的点云模型

正文

大规模电子全息术:用HORN-8处理39万个点的点云模型

技术背景：

电子全息术作为一种理想的3D图像表示方法，吸引了研究人员的目光。然而，实时计算和显示三维数据是很困难的，因为这需要大量的计算。为了加快计算机生成全息图(CGH)的计算，一系列方法被提出，如：查找表法(look-up table)、递归关系法(recurrence relation)、波前记录平面法(wavefront recording plane)、基于稀疏法(sparsity-based)、块模型法(patch model)、多边形模型法(polygon model)、射线-波前转换法(ray-wavefront conversion)、基于层法(layer-based)。尽管GPU加速可以用于CGH计算，但是在与头戴式显示器结合时更倾向于专用的计算硬件系统。

技术要点：

日本千叶大学的Yota Yamamoto(一作兼通讯)、Tomoyoshi Ito等人在其研发的专用全息计算硬件系统HORN-8基础上，证实了其可以计算超出硬件内存的点云数据(内存大小只支持65536个点)，对有39万个点的点云模型实现具有10fps的光学重建。

HORN:HOlograhic ReconstructioN

(1) 利用时空分割法，即将39万个点随机分成6等份，每一份计算出全息图，通过SLM显示，每一份的显示时间为1/60s，利用人眼的残像效应，可以实现每6份看作一张完整的全息图，从而实现实际帧率10fps；

此法可以实现超出SLM像素数限制和硬件内存限制的图像质量。

(2) HORN-8可以处理振幅型和相位型CGH；

(3) HORN-8采用递归关系和余弦近似算来来有效地在FPGA上实现pipelined CGH计算。

实验结果：

由于处理速度不同而导致再现图像的差异。左：HORN-8集群，中：GPU，右：CPU

附录：

HORN-8系统描述：(a)两个HORN-8板置于PC上 (b)HORN-8集群(8张HORN板在四个PC上)

CPU、GPU、单个HORN-8板，HORN-8集群系统的性能比较

点云数和HORN-8集群系统的计算时间关系曲线

光学系统。将数字相机置于输出透镜之前，观察重建的图像。

参考文献：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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