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Three-dimensional deeply generated holography [Invited]

机译:立体深度产生全息术[邀请]

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摘要

In this paper, we present a noniterative method for 3D computer-generated holography based on deep learning. A convolutional neural network is adapted for directly generating a hologram to reproduce a 3D intensity pattern in a given class. We experimentally demonstrated the proposed method with optical reproductions of multiple layers based on phase-only Fourier holography. Our method is noniterative, but it achieves a reproduction quality comparable with that of iterative methods for a given class. (C) 2021 Optical Society of America
机译:本文提出了一种基于深度学习的三维计算全息非迭代方法。卷积神经网络适用于直接生成全息图,以再现给定类别中的三维强度图案。我们通过基于相位傅里叶全息术的多层光学再现实验验证了所提出的方法。我们的方法是非迭代的,但它实现了与给定类的迭代方法相当的复制质量。(2021)美国光学学会

著录项

  • 来源
    《Applied optics》 |2021年第4期|共6页
  • 作者单位

    Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

    Technol Dept Informat &

    Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

    Osaka Res Inst Ind Sci &

    Technol Environm Technol Res Div Syst &

    Control Lab Joto Ku 1-6-50 Morinomiya Osaka 5368553 Japan;

    Osaka Res Inst Ind Sci &

    Technol Environm Technol Res Div Syst &

    Control Lab Joto Ku 1-6-50 Morinomiya Osaka 5368553 Japan;

    Osaka Res Inst Ind Sci &

    Technol Environm Technol Res Div Syst &

    Control Lab Joto Ku 1-6-50 Morinomiya Osaka 5368553 Japan;

    Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

    Technol Dept Informat &

    Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用;
  • 关键词

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