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裸眼动态 3D 暴露，是东谈主类馨香祷祝的暴露工夫。自 1956 年全息术发明以来顶盛体育备用网址，东谈主们一直笃信光学全息是终了真三维暴露的理念念门道。

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为终了传神的三维暴露，必须创建一个具有全深度调控的、可终了高密度多平面投影的三维全息图。

关于动态全息投影来说，它时常依赖空间光调制器来调制光场，进而重构物体的图像信息。全息图深度信息的调控才能越强，有用投影的平面密度越高，东谈主眼不雅测到的重构物体图像就越传神。

但是，即使选拔最先进的空间光调制器，现在筹备全息图的深度调控才能也超越有限。此外，不同深度的平面投影图像之间的强串扰，进一步裁减了全息投影的质料。

民歌扎根于人民，来源于生活，歌声中反映出的日常劳作和质朴生活的场景，无不凝结着代代守望的纯朴与气韵。首期节目中，四首来自不同地域的《劳动号子》率先开场，纤夫拉纤时的《川江船工号子》、人们集体劳作时的《湖北打麦号子》、拥有“号令”“解乏”双重功能的《四川自贡盐场号子》和渔民出海捕鱼时歌唱的《舟山渔民号子》巧妙衔接，一幅火热的劳动场面跃然眼前，让观众在嘹亮的号子声中感受到自信奋进的中国力量；歌曲《打墙歌》以轻快的曲调、欢乐的舞蹈，再现人们辛勤劳作的生活场景；《我们挑起金扁担》具有浓郁的羌族风情，展现通过劳动追求美好生活的精神状态。

因此，投影平面的深度区分率低、以及平面间图像串扰大，成为产生传神三维全息图的两个关节终结身分。

基于此，中科大教讲课题组建议了一种三维散射赞成动态全息术（Three-dimensional scattering-assisted dynamic holography, 3D-SDH），具有超细精度调控、动态投影、偏振复用等功能。

图 | 龚雷（源流：）

商讨中，该团队选拔了一个粗造的加法：1+H。H 代表全息图，1 就是一个平面波，经过散射介质之后在解放空间传输。就像魔法同样，走到那边就能祛除哪个平面的串扰。“这是一个何等粗造而优好意思的决策。诚然，它背后是光场联系性的物理旨趣。”说。

在实验之中，最先他们只是念念尝试投影三维强度图像。这一念念法来自于这么一个启发：当使用电影院的 3D 眼镜时，通过它的两只镜片不错看到不同偏振的图像。这时东谈主脑会合成三维图像，但是咱们却看不到图像里面的三维结构。

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于是，课题组产生了一个很挑升义的念念法：是否有目标让两只眼睛看到不同的三维图像？这么一来，东谈主脑合成的图像就是领有三维里面结构的物体。

践诺上，全息投影是方针光场的精准重构，两者具有综合的磋磨。为此，他和团队建议来散射赞成的三维矢量全息投影圭表，旨趣上只是使用相位型全息图，就能终了动态三维矢量全息投影。

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为惩办上述两个问题，课题组引入光学散射特质，借此冲突了空间光调制器的空间频率调控极限。同期，将散射平面波的赶快相位，重叠在每个投影平面裁减光场联系性。

至此，他们从物理旨趣上找到了惩办三维筹备全息深度调控瓶颈的决策。

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下一步则要惩办三维全息图筹备问题，其中波及到如安在散射条目下光学重构三维澄澈图像。

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他们先给出了全息图抒发式，并设筹备法终了全息图的快速筹备生成，进而选拔数值模拟的圭表考证该决策的可行性。

终末一步则是进行实验考证，包括想象三维散射全息投影的安装、实验想象和三维高密度全息投影的实验演示等。在模拟实验中，他们以全息投影的样式，展示了一个笼中兔子的三维模子。

此前，在三维全息重构历程中，并吞束光需要穿过所有这个词投影平面，这时靠近一个贵重即是如何扼制每个平面上的串扰和光学噪声，而本次责任成效惩办了这一问题。

在使用该工夫时，树立光散射效应不错冲突传统菲涅尔全息投影工夫的深度调控终结，在轴上区分率上大要终了 3 个数目级的擢升。

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与此同期，平面间串扰也能取得极大扼制，从而终了超高密度的三维动态全息投影。况且，只使用相位型全息图就能终了动态三维矢量全息投影。

通过将更多深度信息融入到筹备全息图中，不错更传神地重构三维图像，将来有望用于立体暴露、投影光刻、光信息存储、光学微操控和生物显微成像等。尤其是用于假造或增强现实边界时，不错带来东谈主机交互、互动式领导和文娱等潜在行使。

日前，联系论文以《Ultrahigh-density 3D holographic projection by scattering-assisted dynamic holography》（）为题发在 Optica 上，YuPanpan 是第一作家，担任通信作家。

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图 | 联系论文（源流：Optica）

另据悉，本次商讨仅终明晰 3D 点云化场景全息再现。该团队的最终方针是全息投影络续散播的 3D 物体。络续散播的三维物体包含的信息超越大，现在的数字全息图方法数有限，重构三维图像的复杂性仍然有限。

投影复杂 3D 场景需要更高像素区分率的全息图。另外，当图像越复杂的时刻，生周全息图的耗时也就越久，这亦然生成传神三维全息图所靠近的首要挑战。

因此，他们将树立新的算法来擢升高区分率全息图的筹备速率，举例深度学习的全息图筹备圭表。另外，其还贪图擢升硬件建设、优化散射介质想象，选拔 4K 区分率的空间调制器连结独特加工的散射介质，提高 3D 全息投影图像的质料。

参考贵府：

1.Yu, P., Liu, Y., Wang, Z., Liang, J., Liu, X., Li, Y., ... & Gong, L. (2023). Ultrahigh-density 3D holographic projection by scattering-assisted dynamic holography. Optica, 10(4), 481-490.

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