视频全息术(电子全息术)于 1990 年首次证实。随着该领域的发展,可以清晰的意识到电子全息术的主要限制是缺乏高清显示设备和需要高速计算。在此期间,显示设备可实现的分辨率增加了10倍,从大约10μm到接近1μm,现在正接近使常规应用变得实用的水平。然而,随着全息显示精度的提高,计算量也随之增加。例如,像素间距为1μm的1m × 1m全息图需要10^12像素,而典型的二维显示器约10^6像素(增加了 10^6 倍)。当考虑将三维图像转换为全息图的成本时,需要增加 10^6 的计算能力。开发实用的全息三维图像系统的研究主要集中在加快处理时间上。
用于下一代全息成像的高性能并行计算
技术背景:
当前已经提出了基于查找表或差分法等技术的各种计算机全息算法,并取得了重大进展 。然而,仅仅通过提高软件的运行速度很难开发出实用的技术。对于实时处理要面对的大量信息,需要大规模并行和分布式计算系统。自2000年初以来,GPU计算一直是各个领域积极研究的主题。全息计算非常适合GPU加速,并且使用多块GPU板的GPU系统已被研究用于电子全息的实时重建。然而,虽然多GPU系统可以加速全息计算,但有人提出很难依据GPU的数量来加速计算。
(3)三维图像由点云模型表示,全息图为振幅型。
视频1、 8块HORN-8组成集群系统的电子全息实时光学重建。该图像是从具有 6.5微米像素间距的200万像素全息图重建的。
视频2、从8块HORN-8组成集群系统模拟宽视场电子全息术。该图像是从具有1微米像素间距的1亿像素全息图计算重建的。全息图的视角约为 30°。
视频3、8块HORN-8组成集群系统获得的大规模电子全息图像。从1000万个点的物体生成1亿像素的全息图,并通过模拟重建。物体数据被划分为160个块,并为每个块准备了单独的全息图。然后通过时分方法重建这些图像以获得单个静止图像(当物体的点云数很大时,将其分为多个子块来计算,只要刷新率足够快,就可以看作一个物体)。
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