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公开(公告)号：CN115097709A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210784278.7
申请日：2022-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G03H1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复数优化器或复数求解器的全息编码方法，对初始相位编码和目标相位编码应用复数优化器或复数求解器对计算结果进行运算迭代更新，在复数优化迭代求解的过程中，增加光学系统，加速复数优化迭代求解过程，并约束复振幅中的振幅与相位，所述光学系统至少包括光学衍射过程和光学滤波系统。本发明利用复数优化方法，同时约束了成像平面的生成振幅和生成相位，有效降低了在成像过程中由于振幅或相位的随机分量导致的散斑噪声，提高了成像质量；同时在光学仿真系统中引入的滤波系统能够加快复数优化器或复数求解器的迭代速度，大大提高了计算效率，间接提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN113658330A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110942616.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的全息编码方法，包括：将目标复振幅分解为两个通道的实数数据，并将该实数数据作为神经网络模型的输入；通过所述神经网络模型对所述实数数据进行处理，得到单通道全息编码结果；将获取的单通道全息编码结果加载到空间光调制器上，得到输出光；构建光学系统，并且将得到的输出光通过所述光学系统传播，最后得到单通道全息编码图恢复的目标复振幅结果。本发明生成的全息编码结果进行全息重建，重建出的全息结果具有更小的噪声，同时该方法可广泛应用于复振幅场景下的全息编码和全息重建中，为全息显示的进一步发展提供了新思路。
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公开(公告)号：CN113658330B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110942616.0
申请日：2021-08-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T15/50
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的全息编码方法，包括：将目标复振幅分解为两个通道的实数数据，并将该实数数据作为神经网络模型的输入；通过所述神经网络模型对所述实数数据进行处理，得到单通道全息编码结果；将获取的单通道全息编码结果加载到空间光调制器上，得到输出光；构建光学系统，并且将得到的输出光通过所述光学系统传播，最后得到单通道全息编码图恢复的目标复振幅结果。本发明生成的全息编码结果进行全息重建，重建出的全息结果具有更小的噪声，同时该方法可广泛应用于复振幅场景下的全息编码和全息重建中，为全息显示的进一步发展提供了新思路。
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公开(公告)号：CN115097709B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210784278.7
申请日：2022-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G03H1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复数优化器或复数求解器的全息编码方法，对初始相位编码和目标相位编码应用复数优化器或复数求解器对计算结果进行运算迭代更新，在复数优化迭代求解的过程中，增加光学系统，加速复数优化迭代求解过程，并约束复振幅中的振幅与相位，所述光学系统至少包括光学衍射过程和光学滤波系统。本发明利用复数优化方法，同时约束了成像平面的生成振幅和生成相位，有效降低了在成像过程中由于振幅或相位的随机分量导致的散斑噪声，提高了成像质量；同时在光学仿真系统中引入的滤波系统能够加快复数优化器或复数求解器的迭代速度，大大提高了计算效率，间接提高了成像质量。
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