• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • 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

Российские ученые узнали о неожиданных свойствах тонких пленок ковалентного кристалла
Наука

Российские ученые узнали о неожиданных свойствах тонких пленок ковалентного кристалла

2 февраля, 2023
Очки не нужны: представлен 8K-монитор с опцией 3D-изображения
Устройства

Очки не нужны: представлен 8K-монитор с опцией 3D-изображения

1 февраля, 2023
Ультратонкое покрытие делает солнечные батареи самоочищающимися
Технологии

Ультратонкое покрытие делает солнечные батареи самоочищающимися

30 января, 2023
Загрузить больше

Технологии

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

Смотреть все »

Запросы

Акселератор ВТБ

АСИ и АВТОВАЗ запустили отбор проектов по развитию автопрома

Центр цифровых инноваций ПГК

Центр инновационного развития «РЖД» проводит открытые запросы по железнодорожной тематике. Заявки принимаются до 1 февраля

Построй свой бизнес с X5 Group

Пилотный трек «ТМК-Премиум Сервис»

Прием заявок на соревнования юных инженеров «Первый элемент» открыт в Москве. Подать заявку можно до 6 февраля
Соревнование

Прием заявок на соревнования юных инженеров «Первый элемент» открыт в Москве. Подать заявку можно до 6 февраля

27 января, 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
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery