随着三维显示技术的发展,三维显示技术的研究日新月异,人们希望获得更为真实的视觉体验。全息显示作为真三维显示技术,能够提供人眼感知三维物体所需的全部深度信息,给人以舒适、真实的三维立体视觉感。全息技术在军事、医疗、商业以及其他领域有着广泛的应用。
计算全息显示技术发展至今仍存在着再现像质量差、计算速度慢与全息再现像的尺寸小和视区窄等关键性问题,其中,散斑噪声作为计算全息显示的固有问题而制约着其进一步发展,本文从抑制散斑噪声和扩大视区(FOV)两个角度出发,使得图像的质量改善。
计算全息再现质量提升技术的研究
首先明确什么是光学全息?
光学全息是一种记录和再现物体信息的成像技术。其原理是:将物体发出的光波和已知振幅和相位的光进行干涉,将它们记录在感光介质上,然后,通过光的衍射原理,用特定的照明方式将记录下来的感光介质照亮,在再现过程中就可以重现原始物体的全部信息。
相比于光学全息,计算全息的基本原理是什么?
计算全息的基本原理是:通过计算机算法实现物光波的相位分布,然后将这些信息转换成数字信号,存储在计算机中。接着,通过数字信号处理技术将这些相位信息转换成一系列控制信号,然后通过光学器件(如液晶屏、光栅等)将这些控制信号转化成光学全息图像。与光学全息不同,计算全息不需要光学显影过程,因此可以实现高速、高精度的全息图像生成。
图1 计算全息光学再现示意图
本实验所采用的空间光调制器为我司的FSLM-2K55-P,其参数规格如下:
型号 |
FSLM-2K55-P |
调制类型 |
相位型 |
液晶类型 |
反射式 | 灰度等级 |
8位,256阶 |
像素数 |
1920×1080 |
像元大小 | 6.4μm |
有效区域 |
0.55" 12.29mm×6.91mm |
相位范围 | 2π@532nm |
填充因子 |
94% | 光学利用率 | 75%@532nm |
刷新频率 |
60Hz | 光谱范围 | 532nm |
起偏和检偏 | 与液晶光阀长边夹角为45° | 配向角 | 45° |
损伤阈值 |
2W/cm² | 输入电源 | 12V 2A |
计算全息显示中散斑噪声的来源
全息显示中的激光散斑现象被视为影响全息再现像质量的光学干扰,称为散斑噪声。纯相位全息图可以获得高质量的再现像。然而,纯相位全息图获取算法的缺陷和再现光源的高度相干性会导致散斑噪声的存在,所以必须采取措施抑制散斑噪声。在全息图计算中加入初始随机相位是必要的,因为它可以使得物体的高频信息得到传递和重建。而物面不加入初始随机相位时只有部分高频信息能传递到全息面上,导致低频信息的丢失,影响再现时的物体重建质量。
图2 全息图的记录和再现过程示意图
全息再现像中的散斑噪声还有其他的来源,主要分为以下四个部分:
a)在全息图编码过程中,物面的振幅信息丢失会导致散斑噪声的产生。
b)在全息再现系统中,由于SLM的孔径限制,使得再现光会产生额外衍射,导致散斑噪声的出现。
c)在全息图的记录过程中,全息面上的物光波会受到全息面大小限制而接收部分信息,这使得散斑噪声的出现。
d)全息显示系统中的光学器件出现表面缺陷,会造成粗糙表面的形成,高相干性的再现光源照射后会导致散斑噪声产生。
为了抑制散斑噪声,可采用时间平均法和像素分离法等方法。下面简单介绍一些散斑噪声抑制方法。
1. GS算法
Grechberg-Saxton(GS)算法是目前获取纯相位全息图中较成熟的算法。这种算法需要在满足物平面和全息面设定的约束条件下经过多次的傅里叶变换和逆变换的迭代计算,得到衍射率较高的相位全息图。其算法流程图如下图所示。
图3 GS算法流程图
2. 像素分离法
在全息再现系统中,需要使用高相干性的激光作为再现光源,在经过衍射生成再现像的过程中会使用到一些光学器件。由于光学器件的孔径尺寸有限,因此在相干再现光衍射再现时,会产生额外的衍射效应。这种衍射效应会导致再现像点呈现出艾里斑的形式。对于任意一个艾里斑,在它的区域内有与其发生重叠的艾里斑,在这个区域内受再现光的影响而发生随机干涉现象,导致散斑噪声的进一步产生,并且随机干涉的面积也会随着艾里斑的重叠面积增加而增大,斑点噪声会愈加严重。
像素分离法就是为了抑制这种斑点噪声而提出的解决方法。在像素分离法中,通过取特定的像素分离间隔N可以将物体分离成N²个物点组,从而物体中相邻的物点在空间上被分离到不同的物点组中。每个物点组会对应生成一个子重建像,子像中艾里斑之间的重叠面积随着N值的不同而发生变化,其情况如下图所示。
图4 像素分离间隔N取不同值时子像中艾里斑的重叠情况
图5 像素间隔N取不同值对应的最终再现像及对应放大区域
3. 时间平均法
为了抑制散斑噪声,可以采用时间平均法来提高全息再现像的质量。已有研究表明,在N幅独立非相关的散斑图样叠加时,散斑对比度降低到原始的。因此,该方法可以显著抑制全息再现像中的散斑噪声。时间平均法的基本原理是对多幅全息图序列进行计算,每幅图计算时引入不同的随机初始相位,再现图像序列后得到具有不同散斑分布的子再现像。通过时间复用原理得到散斑抑制的全息再现像。
图6 时间平均法的实现过程
在文章中,提出了一种斑点噪声被抑制的大视场全息显示。与传统的方法不同,
该方法可以生成多个尺寸较大的sub-CGH。
通过像素分离,将记录的物体分离为多个物点组,每个物点组的信息被记录在具有独立初始随机相位的不同全息图上。在全息重建中,使用空间中呈直线排布结构的三个SLM来加载子全息图,并通过时间复用来重建图像。其中FOV被放大是因为每个图像点的光分布尺寸被增大。同时,通过平均效应和相邻图像点的分离来减少图像的斑点噪声。
图7 所提方法的示意图
图8 重建系统的结构
图9 当所提出的方法分别聚焦“3”和“D”时,从左视点(A1,A2)和右视点(A3,A4)拍摄的光学重建“3D”图像;当通过像素分离方法分别聚焦“3”和“D”时,左视点(B1,B2)和右视点(B3,B4)拍摄的“3D”图像;当“3”和“D”分别通过GS方法聚焦时,左视点(C1,C2)和右视点(C3,C4)拍摄的光学重建“3D”图像
图10 通过所提出的方法分别从左视点(A)和右视点(B)捕获的光学重建图像;通过GS方法在左视点(C)和右视点(D)捕获的光学重建图像
总结:
文中提出了一种基于散斑噪声被抑制的大视场全息显示方法。
该方法通过子CGH的产生保证了每个像点的光分布尺寸增大,从而实现了FOV的扩大。此外,基于时分复用,通过平均噪声并分离相邻图像点,有效地抑制斑点噪声。该方法操作简单易行,具有一定的实用价值。与GS方法相比,本文提出的方法在观看距离R=600mm时,FOV尺寸增大了40倍,散斑对比度降低了54.55%。与像素分离法相比,散斑对比度降低了19%。
模块化系统推出
我司在计算全息的基础上还推出了彩色全息,基于时分复用方法建立的彩色全息显示系统,以R、G、B激光作为光源,利用空间光调制器承载全息图实现对激光的调制,进而实现彩色全息显示。该系统具有参数可灵活配置、易于操作、衍射效率高等优点。可应用于国防军事、教育科学、文化娱乐、创意设计等全息投影显示领域。
图11 彩色全息系统
彩色全息系统中配套的空间光调制器型号为FSLM-2K39-P02,其参数规格如下:
型号 |
FSLM-2K39-P02 |
调制类型 |
相位型 |
液晶类型 |
反射式 |
灰度等级 |
8位,256阶 |
像素数 |
1920×1080 |
像元大小 |
4.5μm |
有效区域 |
0.39" 8.64mm×4.86mm |
相位范围 |
≥2π |
填充因子 |
91.3% |
光学利用率 |
75%@532nm |
相位线性度 |
≥0.999 |
响应时间 |
≤11ms |
刷新频率 |
180Hz@单色 60Hz@彩色 |
光谱范围 | 420nm-650nm |
振幅/相位稳定度 | RMS≤0.006π@532nm | 配向角 | 0° |
损伤阈值 | 10W/cm² | 输入电源 | 5V 2A |
除FSLM-2K39-P02外,我司还有其他型号的相位型和振幅型SLM同样支持彩色全息,参数规格如下:
型号 |
FSLM-2K73-P02 |
调制类型 |
相位型 |
液晶类型 |
反射式 |
灰度等级 |
8位,256阶 |
像素数 |
2048×2048 |
像元大小 |
6.4μm |
有效区域 |
0.73" 13.1mm×13.1mm |
相位范围 |
2π@633nm |
填充因子 |
93% |
光学利用率 |
80%@633nm |
平整度(PV) |
1.48λ | 平整度(RMS) | 1/3λ |
刷新频率 |
60Hz@单色 20Hz@彩色* |
光谱范围 | 420nm-650nm |
损伤阈值 | 20W/cm² | 配向角 | 0° |
数据接口 |
HDMI |
输入电源 | 12V 3A |
*后续推出单色180Hz,彩色60Hz。
型号 |
FSLM-4K55-P02 |
调制类型 |
振幅型 |
液晶类型 |
反射式 |
灰度等级 |
8位,256阶 |
像素数 |
3840×2460 |
像元大小 |
3.2μm |
有效区域 |
0.55" 12.28mm×6.91mm |
损伤阈值 | 10W/cm² |
对比度 |
>1000 :1 |
光学利用率 |
>50% |
填充因子 | 90% | 光谱范围 | 420nm-650nm |
线性度 | ≥99% | 是否支持同步 | 支持光源同步 |
刷新频率 | 60Hz | 响应时间 | <5ms |
数据接口 |
Mini HDMI |
输入电源 | 5V 3A |
参考文献:
马宁涛.计算全息再现质量提升技术的研究[D].郑州轻工业大学,2023.
审核编辑 黄宇
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