全息圖提供物體的三維（3D）視圖，提供了常規(guī)二維（2D）圖像無(wú)法達(dá)到的細(xì)節(jié)水平。由于它們能夠提供逼真和身臨其境的3D物體體驗(yàn)，全息圖在各個(gè)領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用潛力，包括醫(yī)學(xué)成像、制造和虛擬現(xiàn)實(shí)。

傳統(tǒng)意義上，全息圖是通過(guò)記錄物體的三維數(shù)據(jù)以及光與物體的相互作用而構(gòu)建的。然而，這種技術(shù)計(jì)算量很大，因?yàn)樗�需要使用特殊的相機(jī)來(lái)捕捉3D圖像。這使得全息圖的生成具有挑戰(zhàn)性，并限制了它們的廣泛應(yīng)用。

近年來(lái)，許多深度學(xué)習(xí)方法也被提出用于生成全息圖。它們可以直接從使用RGB-D相機(jī)捕獲的3D數(shù)據(jù)中創(chuàng)建全息圖，RGB-D相機(jī)可以捕獲物體的顏色和深度信息。這種方法避免了與傳統(tǒng)方法相關(guān)的許多計(jì)算挑戰(zhàn)，代表了一種更容易生成全息圖的方法。

現(xiàn)在，由千葉大學(xué)工程研究生院Tomoyoshi Shimobaba教授領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)研究小組提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的新方法，該方法通過(guò)直接從使用普通相機(jī)捕獲的常規(guī)2D彩色圖像生成3D圖像，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了全息圖的生成。

千葉大學(xué)工程研究生院的Yoshiyuki Ishii和Tomoyoshi Ito也參與了這項(xiàng)研究，該研究發(fā)表在《工程光學(xué)與激光》雜志上。

Shimobaba教授解釋了這項(xiàng)研究背后的基本原理，他說(shuō)：“實(shí)現(xiàn)全息顯示有幾個(gè)問(wèn)題，包括3D數(shù)據(jù)的獲取、全息圖的計(jì)算成本以及全息圖像的轉(zhuǎn)換，以匹配全息顯示設(shè)備的特性。我們進(jìn)行這項(xiàng)研究是因?yàn)槲覀兿嘈派疃葘W(xué)習(xí)近年來(lái)發(fā)展迅速，有潛力解決這些問(wèn)題�！�

該方法采用三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）將常規(guī)的2D彩色圖像轉(zhuǎn)換為可用于將3D場(chǎng)景或物體顯示為全息圖的數(shù)據(jù)。

第一個(gè)DNN使用普通相機(jī)捕獲的彩色圖像作為輸入，然后預(yù)測(cè)相關(guān)的深度圖，提供有關(guān)圖像3D結(jié)構(gòu)的信息。

然后，第二DNN利用原始RGB圖像和第一個(gè)DNN創(chuàng)建的深度圖來(lái)生成全息圖。最后，第三個(gè)DNN對(duì)第二個(gè)DNN生成的全息圖進(jìn)行細(xì)化，使其適合在不同設(shè)備上顯示。

研究人員發(fā)現(xiàn)，所提出的方法處理數(shù)據(jù)和生成全息圖所花費(fèi)的時(shí)間優(yōu)于最先進(jìn)的圖形處理單元。

“我們的方法的另一個(gè)值得注意的好處是，最終全息圖的再現(xiàn)圖像可以代表自然的3D再現(xiàn)圖像。此外，由于在全息圖生成過(guò)程中沒(méi)有使用深度信息，這種方法成本低廉，不需要在訓(xùn)練后使用RGB-D相機(jī)等3D成像設(shè)備，”Shimobaba教授補(bǔ)充道。

在不久的將來(lái)，這種方法可以在用于生成高保真3D顯示器的抬頭顯示器和頭戴式顯示器中找到潛在的應(yīng)用。同樣，它可以徹底改變車載全息抬頭顯示器的生成，該顯示器可能能夠以3D形式向乘客呈現(xiàn)有關(guān)人員、道路和標(biāo)志的必要信息。

因此，所提出的方法有望為增強(qiáng)無(wú)處不在的全息技術(shù)的發(fā)展鋪平道路。

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