• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Платформа
  • Добавить публикацию
  • Реклама
  • Центр инноваций
  • Партнеры
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

Структурированный материал создает изображения сверхвысокого разрешения

6 декабря, 2022
Наука
Структурированный материал создает изображения сверхвысокого разрешения

Одной из многообещающих технологий, разрабатываемых для систем дополненной/виртуальной реальности (AR/VR) следующего поколения, являются дисплеи с голографическими изображениями, в которых используется когерентное световое освещение для имитации трехмерных оптических волн, представляющих, например, объекты в сцене. Эти голографические дисплеи потенциально могут упростить оптическую настройку носимых дисплеев, что приведет к компактным и легким форм-факторам.

С другой стороны, идеальный опыт AR/VR требует , чтобы изображения с относительно высоким разрешением формировались в большом поле зрения, чтобы соответствовать разрешению и углам обзора человеческого глаза. Однако возможности голографических систем проецирования изображений ограничены в основном из-за ограниченного количества независимо управляемых пикселей в существующих проекторах изображений и пространственных модуляторах света.

В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Science Advances , сообщалось о разработанном на основе глубокого обучения передающем материале, который может проецировать изображения со сверхвысоким разрешением с использованием дисплеев с изображениями с низким разрешением.

В своей статье под названием «Отображение изображений со сверхвысоким разрешением с использованием дифракционных декодеров» исследователи Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе под руководством профессора Айдогана Оздана использовали глубокое обучение для пространственного проектирования пропускающих дифракционных слоев в диапазоне длин волн и создали декодер физических изображений на основе материалов, который достигает проекция изображения со сверхвысоким разрешением, когда свет проходит через его слои.

Представьте, что в облаке или на вашем локальном ПК есть поток изображений с высоким разрешением, ожидающих отправки на налобный или носимый дисплей для визуализации. Вместо того, чтобы отправлять эти изображения с высоким разрешением на ваш носимый дисплей, эта новая технология сначала пропускает их через цифровую нейронную сеть (кодер), чтобы сжать их в изображения с более низким разрешением, которые выглядят как штрих-коды, не имеющие смысла для человеческого глаза.

Однако это сжатие изображений отличается от других методов сжатия цифровых изображений , поскольку оно не декодируется и не распаковывается на компьютере. Вместо этого дифракционный декодер на основе пропускающего материала оптически распаковывает эти изображения с более низким разрешением и проецирует желаемые изображения с высоким разрешением, когда свет от дисплея с низким разрешением проходит через тонкие слои дифракционного декодера. Таким образом, декомпрессия изображения с низкого разрешения на высокое выполняется с использованием только дифракции света через пассивный и тонкий структурированный материал, что делает весь процесс чрезвычайно быстрым, поскольку прозрачный дифракционный декодер может быть таким же тонким, как штамп.

Структурированный материал, разработанный искусственным интеллектом, создает изображения сверхвысокого разрешения с использованием дисплея с низким разрешением.

Помимо того, что эта схема декодирования дифракционного изображения является сверхбыстрой, она также является энергоэффективной, поскольку процесс декомпрессии изображения следует за дифракцией света через пассивный материал и не потребляет энергии, за исключением света освещения.

Исследовательская группа Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе показала, что эти дифракционные декодеры, разработанные с помощью глубокого обучения, могут достигать коэффициента сверхразрешения ~ 4 в каждом поперечном направлении изображения, что соответствует примерно 16-кратному увеличению эффективного количества полезных пикселей в проецируемых изображениях. .

В дополнение к улучшению разрешения проецируемых изображений этот дифракционный дисплей также обеспечивает значительное снижение требований к передаче и хранению данных благодаря кодированию изображений с высоким разрешением в компактные оптические представления с меньшим количеством пикселей, что значительно уменьшает количество информации, которая должна быть передана на носимый дисплей.

Исследовательская группа экспериментально продемонстрировала свое дифракционное отображение изображений со сверхвысоким разрешением, используя напечатанные на 3D-принтере дифракционные декодеры, работающие в терагерцовой части электромагнитного спектра, которые часто используются, например, в сканерах изображений безопасности в аэропортах. Исследователи также сообщили, что возможности сверхвысокого разрешения представленных дифракционных декодеров могут быть расширены для проецирования цветных изображений с красными, зелеными и синими длинами волн.

Дополнительная информация: Чагатай Ишил и др., Отображение изображений сверхвысокого разрешения с использованием дифракционных декодеров, Science Advances (2022). DOI: 10.1126/sciadv.add3433

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов

hello@technovery.com

 

Source: Tech Xplore
Теги: VR/ARДисплеиМатериалы

Related Posts

В ЮФУ рекордно сократили синтез материалов с нескольких часов до секунд
Наука

В ЮФУ рекордно сократили синтез материалов с нескольких часов до секунд

30 ноября, 2023
Физики открыли новый перспективный магнитный материал
Наука

Физики открыли новый перспективный магнитный материал

23 ноября, 2023
В МАИ разрабатывают покрытие для повышения срока службы авиадвигателей
Наука

В МАИ разрабатывают покрытие для повышения срока службы авиадвигателей

21 ноября, 2023
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

Открытый запрос на поиск инновационных решений ОАО «РЖД»: робот-носильщик для перемещения ручной клади пассажиров на вокзальных комплексах

Открытый запрос на поиск инновационных решений ОАО «РЖД»: система диагностики тормозов грузовых вагонов

Открытый запрос на поиск технологических решений. Северсталь

Построй свой бизнес с X5 Group

АО «Русатом Сервис» приглашает к сотрудничеству робототехнические компании

Московский экспортный центр помогает запустить экспорт в интересующие страны

Крупнейшие IT-компании представят разработки для бизнеса и госсектора на «Форуме Будущего». 5 — 8 декабря
Форум

Крупнейшие IT-компании представят разработки для бизнеса и госсектора на «Форуме Будущего». 5 — 8 декабря

12 мая, 2023

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Карта технологий
  • Платформа
  • Добавить публикацию
  • Реклама
  • Центр инноваций
  • Партнеры
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery