激光与光电子学进展2024,Vol.61Issue(10) :93-103.DOI:10.3788/LOP232113

用于全息三维显示的数据获取方法进展

Progress on Data Acquisition Methods for Holographic 3D Display

佟卓键 桂进斌 胡磊 胡先飞
激光与光电子学进展2024,Vol.61Issue(10) :93-103.DOI:10.3788/LOP232113

用于全息三维显示的数据获取方法进展

Progress on Data Acquisition Methods for Holographic 3D Display

佟卓键 1桂进斌 1胡磊 1胡先飞1
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作者信息

  • 1. 昆明理工大学理学院,云南 昆明 650500
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摘要

全息显示技术可以准确恢复出包含物体全部信息的三维像,能为使用者带来自然、真实的视觉体验,被认为是最理想的三维显示技术.准确获取三维真实场景的数据是实现高质量全息三维显示及应用的重要条件.对三维场景数据重建的各类方法进行比较,介绍主动式、被动式和基于深度学习的重建方法的基本原理,分析各类方法的特点和优缺点,综述基于深度学习的三维重建的基本方法,探讨重建方法与全息显示技术相结合的应用前景.本文内容为全息三维显示的进一步研究提供了参考.

Abstract

Holographic display technology,which is considered to be the most ideal three-dimensional(3D)display technology,can accurately recover 3D image containing all the information of the object and provide the user a natural and real visual experience.Accurate acquisition of 3D real-scene data is important for realizing high-quality holographic 3D display and application.This paper compares various methods of 3D scene data reconstruction,introduces the basic principles of active,passive,and deep-learning-based reconstruction methods,analyzes the characteristics,advantages,and disadvantages of various methods,summarizes the basic methods of 3D reconstruction based on deep learning,and discusses the application prospect of combining them with holographic display technology.This article provides a reference for the further research on holographic 3D displays.

关键词

图像处理/全息显示/三维重建/深度学习

Key words

image processing/holographic display/three-dimensional reconstruction/deep learning

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基金项目

国家自然科学基金(62065010)

出版年

2024
激光与光电子学进展
中国科学院上海光学精密机械研究所

激光与光电子学进展

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:1.153
ISSN:1006-4125
被引量1
参考文献量98
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