This paper introduces a new multiplane CGH computation method to reconstruct artefact-free high-quality holograms with natural-looking defocus blur. Our method introduces a new targeting scheme and a new loss function. While the targeting scheme accounts for defocused parts of the scene at each depth plane, the new loss function analyzes focused and defocused parts separately in reconstructed images. Our method support phase-only CGH calculations using various iterative (e.g., Gerchberg-Saxton, Gradient Descent) and non-iterative (e.g., Double Phase) CGH techniques. We achieve our best image quality using a modified gradient descent-based optimization recipe where we introduce a constraint inspired by the double phase method. We validate our method experimentally using our proof-of-concept holographic display, comparing various algorithms, including multi-depth scenes with sparse and dense contents.


翻译:本文介绍了一个新的多平板 CGH 计算方法, 以重建自然外观模糊的无精美高品质全息图。 我们的方法引入了新的目标选择方案和新的损失功能。 虽然目标选择方案计算了每架深度平面上场点的偏移部分, 但新的损失函数在重建后的图像中分别分析焦点和偏移部分。 我们的方法支持了使用各种迭接( 例如, Gerchberg- Saxton, Gradientlegenth) 和不显示性( 例如, 双相) CGH 技术的单级CGH 计算。 我们使用一种修改的梯度偏移优化配方实现我们的最佳图像质量, 在那里我们引入了由双相法启发的制约。 我们用我们的校对立概念全局显示来实验我们的方法, 比较各种算法, 包括多深度且内容稀少和密集的场景。

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损失函数,在AI中亦称呼距离函数,度量函数。此处的距离代表的是抽象性的,代表真实数据与预测数据之间的误差。损失函数(loss function)是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分。
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