CN104952034B - 复杂全息图向相位全息图的转换 - Google Patents

Abstract

提供了对在数字全息图中重现的信息的快速处理以促进将复杂菲涅耳全息图转换成唯相位全息图，该唯相位全息图能够是局部误差扩散和再分配(LERDR)全息图，用于显示表示3‑D对象场景的3‑D全息图像。对于重现3‑D对象场景的复杂菲涅耳全息图，全息生成器组件(HGC)能够将LERDR过程直接应用于复杂全息图以促进将复杂全息图转换成LERDR全息图。作为LERDR过程的一部分，HGC能够将复杂全息图分割成多个片段，将每一个片段中的多个像素的复值转换成唯相位值，并且将误差扩散应用于每一个片段以促进生成唯相位全息图。HGC能够将误差再分配应用于每一个片段的最后一个像素以产生得到的LERDR全息图，该全息图能够被显示在唯相位显示器件上。

Description

复杂全息图向相位全息图的转换

相关申请的交叉引用

本申请要求于2014年6月16日提交的名称为“复杂全息图向相位全息图的转换”的第14305494号美国申请的优先权的利益，并且还要求于2014年3月27日提交的名称为“基于局部误差扩散和再分配的数字菲涅耳全息图向唯相位全息图的快速转换”的第61971294号美国临时申请的优先权的利益，第14305494号美国申请也要求该临时申请的优先权的利益，这些专利申请通过引用的方式整体并入此处。

技术领域

本公开主题通常涉及全息图，例如涉及复杂全息图向相位全息图的转换。

背景技术

随着计算机的进步，数字全息已经变为令人关心的领域并且已经得到普及。源于该技术的研究发现能够使得能够光学地捕获或数值地产生数字全息图，并且用诸如硅上液晶(LCoS)显示器件或空间光调制器(SLM)显示器件等全息显示器件来显示数字全息图。以此方式生成的全息图可呈能够使用数字技术被记录、传输并且处理的数值数据的形式。不仅如此，高容量数字存储和宽带通信技术的可用性还导致实时视频全息的出现，为例如三维(3-D)电视系统的未来带来了光明。

3-D场景的菲涅耳全息图能够通过计算从每一个对象点到全息图平面出现的条纹图案而数值地生成。该3-D场景的菲涅耳全息图能够被用来重构并显示多个3-D全息图像，该多个3-D全息图像能够从各种视觉角度(例如，各种可视角度)重建或重现原始的3-D场景。

全息图能够具有许多优点。例如，全息图能够将对象场景的真实3-D视图(例如，通常称为重构图像)呈现给观察者。而且，该重构图像能够被直接地投影在显示屏幕上，而无需聚焦透镜。另外，全息图能够耐损坏和噪声污染。

由于能够记录从3-D对象场景发出的复杂波前，因而全息图常被认为是3-D显示的最终解决方案。复杂全息图能复制能够不具有不想要的图像的理想(例如，质量优良的)3-D图像，该不想要的图像能够存在于其它类型的全息图(例如，振幅全息图)中。采用利用相干光源(例如，发光二极管(LED)源)的照明，理想的情景能够利用单个复杂器件显示复杂的全息图。

然而，实际上，用于显示复杂全息图的现有系统能够具有一些缺点。由于复杂全息图是复杂图像，因而能够需要一对显示器的光学集成来呈现复杂图像的实分量和虚分量或诸如幅度和相位等另一对正交分量。而且，由于全息显示器的高分辨率，一对显示器的精确对齐是重要的问题，并且在实践中难以实现。结果是，用于显示复杂全息图的显示系统是昂贵的且难以构造。

上述说明仅旨在提供与数字全息图有关的上下文概述，并不旨在是详尽的。

发明内容

下文给出了公开主题的各种方案的简明总结，以提供对本文描述的一些方案的基本理解。该总结不是对公开主题的广泛概述。其既不识别公开主题的关键或重要元件也不描写这些方案的范围。其唯一目标是要给出公开主题的一些简单形式的概念作为后文给出的更加详细的说明的前序。

一个或多个实施例，例如本文公开的一个或多个系统、方法、计算机可读存储介质以及技术涉及处理并且生成全息图。本文公开了一种系统，包括：至少一个存储器，其存储计算机可执行组件；以及至少一个处理器，耦合至至少一个存储器，促进存储在至少一个存储器中的计算机可执行组件的执行。该计算机可执行组件包括接收或生成表示对象场景的复杂全息图的全息生成器组件，其中复杂全息图包括一组像素，并且复杂全息图包括幅度部分和相位部分。该计算机可执行组件还包括全息图处理器组件，该全息图处理器组件将复杂全息图分割成包括全息图片段的一组全息图片段，将该全息图片段的像素的复值转换成相位值，并且进行促进与复值被转换成相位值相关联的误差的扩散的误差扩散过程，以促进与复杂全息图对应的相位全息图的生成。

本文还公开了一种方法，该方法包括：通过包括处理器的系统将复杂全息图的全息图部分的一子集元件的一元件的复值转换成相位值，其中该复杂全息图表示对象场景，该复杂全息图包括幅度部分和相位部分，并且该复杂全息图被分割成包括该全息图部分的一组全息图部分。该方法还包括通过该系统进行促进扩散与复值向相位值的转换相关联的误差的误差扩散过程，以促进生成与复杂全息图对应的相位全息图。

本文还公开了一种存储计算机可执行指令的非瞬态计算机可读介质，该计算机可执行指令响应于执行使包括处理器的系统进行的操作。该操作包括将包括一组元件的复杂全息图分割成包括全息图片段的一组全息图片段，该全息图片段包括该组元件的一子集元件，其中该复杂全息图包括幅度部分和相位部分并且表示对象场景。该操作还包括将该全息图片段的该子集元件的一元件的复值修改为唯相位值。该操作还包括应用促进扩散与复值向唯相位值的修改相关联的误差的误差扩散过程，以促进生成与复杂全息图对应的唯相位全息图。

本公开主题还包括一种系统，该系统包括用于将包括一组像素的复杂全息图分割成包括全息图部分的一组全息图部分的装置，该全息图部分包括该组像素的一像素子集，其中该复杂全息图包括幅度部分和相位部分并且表示对象场景。该系统还包括用于将该全息图部分的该像素子集的一像素的复值转换成相位值的装置。该系统还包括用于进行促进扩散与复值向相位值的转换相关联的误差的有关该像素的误差扩散过程，以促进生成与复杂全息图对应的相位全息图的装置。

以下说明和附图具体列出公开主题的多个特定示例性方案。然而，这些方案表明了可以采用本公开主题的原理的各种方式中的多个，并且本公开主题旨在包括所有这些方案及其等同项。通过以下结合附图考虑的公开主题的详细说明，本公开主题的其它优点和区别特征将变得显而易见。

附图说明

图1描述根据公开主题的各种方案和实施例的系统的方框图，该系统能够有效并快速地(例如，实时或至少接近实时地)将真实或合成3-D对象场景的复杂3-D全息图(例如，复杂全视差3-D菲涅耳全息图)转换成相位全息图，并且在显示组件(例如，唯相位或相位特定(phase-specific)显示组件)上至少部分基于相位全息图显示3-D全息图像。

图2描述示例坐标系统的示意图，该示例坐标系统能够示出有关包括多个像素的全息图的坐标系统的垂直轴和水平轴。

图3示出根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分的示意图，该示例全息图部分能够当从左向右扫描复杂全息图(例如，对于该全息图的奇数行)时，示出全息图中被处理的像素与其邻近像素之间的空间关系以及与该像素相关联的误差向其邻近像素的扩散。

图4显示根据公开主题的多个方案和实施例的示例全息图部分的示意图，该示例全息图部分能够当从右向左扫描复杂全息图(例如，对于该全息图的偶数行)时，示出全息图中被处理的像素与其邻近像素之间的空间关系以及与该像素相关联的误差向其邻近像素的扩散。

图5描述根据公开主题的各种方案和实施方式的包括一像素子集的示例全息图片段的示意图。

图6显示根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分的示意图，该示例全息图部分能够示出全息图片段中访问像素(当该像素不是片段中的最后一个像素时)与其邻近像素之间的空间关系用于经由局部误差扩散补偿误差。

图7描述根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分的示意图，该示例全息图部分能够示出全息图片段中访问像素(当该像素是片段中的最后一个像素时)与其邻近像素之间的空间关系用于经由局部误差扩散补偿误差。

图8示出根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分的示意图，该示例全息图部分包括多个死像素以促进示出如何能够在复杂全息图的多个像素的处理期间管理多个死像素。

图9显示示例二进制图像。

图10显示示例灰度图像。

图11显示另一个示例灰度图像。

图12显示根据公开主题的各种方案和实施方式的幅度分量被去除的示例二进制图像的各个全息图的数值重构图像。

图13显示根据公开主题的各种方案和实施方式的幅度分量被去除的示例灰度图像的各个全息图的数值重构图像。

图14显示根据公开主题的各种方案和实施方式的幅度分量被去除的另一示例灰度图像的各个全息图的数值重构图像。

图15显示根据公开主题的各种方案和实施例的表示示例二进制图像的相位全息图的数值重构图像，该表示示例二进制图像的相位全息图源自于至少部分基于对复杂全息图进行局部误差扩散和再分配(LERDR)过程而将示例二进制图像的复杂全息图转换成相位全息图。

图16显示根据公开主题的各种方案和实施例的表示示例灰度图像的相位全息图的数值重构图像，该表示示例灰度图像的相位全息图源自于至少部分基于对复杂全息图进行LERDR过程而将示例灰度图像的复杂全息图转换成相位全息图。

图17显示根据公开主题的各种方案和实施例的表示另一示例灰度图像的相位全息图的数值重构图像，该表示另一示例灰度图像的相位全息图源自于至少部分基于对复杂全息图进行LERDR过程而将另一示例灰度图像的复杂全息图转换成相位全息图。

图18示出根据公开主题的各种方案和实施方式的示例全息生成器组件的方框图，该示例全息生成器组件能够至少部分基于真实或合成3-D对象场景的3-D复杂全息图有效地生成3-D相位全息图。

图19描述根据公开主题的各种方案和实施例的系统，该系统能够采用智能促进将真实或合成3-D对象场景的复杂3-D全息图转换成相位全息图以促进至少部分基于该相位全息图生成全息图像。

图20示出根据公开主题的各种方案和实施例的示例方法的流程图，该示例方法能够有效且快速地将真实或合成3-D对象场景的复杂3-D全息图转换以生成相位全息图。

图21描述根据公开主题的各种方案和实施例的另一个示例方法的流程图，该另一个示例方法能够有效且快速地将真实或合成3-D对象场景的复杂3-D全息图转换以至少部分基于LERDR过程生成相位全息图。

图22为示出合适的操作环境的示意性方框图。

图23为样品计算环境的示意性方框图。

具体实施方式

参考附图来描述公开主题，其中全部附图中类似的附图标记用来指代类似的元件。在以下说明中，为了说明的目的，许多具体细节被列出以提供对公开主题的各种实施例的彻底理解。然而，显然的是，在没有这些具体细节的情况下，该公开主题也可以被实践。在其它例子中，熟知的结构和器件以方框图形式示出以促进描述本文的各种实施例。

计算机生成全息(CGH)在过去二十年中经历了令人鼓舞的进展。导致CGH的成功的主要因素之一能够归功于能够将数字全息图的计算加速显著量的快速算法的出现。不仅如此，计算和半导体技术的快速进步已使得能够使用诸如图形处理单元(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)等成本相对较低的商品个人计算机(PC)和硬件数值地且快速地生成中等尺寸的数字全息图。尽管在CGH领域具有这一稍微有利的进步，全息图的显示仍是难题，其会一定程度上对全息技术的实际实现产生瓶颈。

一个问题在于能够显示全息图的高分辨率器件(诸如硅上液晶(LCoS)显示器件)典型地仅能够显示复杂全息图(例如，包括幅度分量(例如，振幅幅度分量或部分)(具有幅度值)和相位分量或部分(具有相位值)的复杂振幅全息图)的幅度分量或相位分量。这个问题的简单解决方案是采用两个空间光调制器(SLM)来分别地显示复杂全息图的实分量和虚分量或振幅和相位信息，并且使用特定光学装置结合每一个分量的重构图像。同样地，复杂全息图能够利用双唯相位全息图模拟，并且利用一对唯相位SLM显示。在一些实施方式中，该对SLM能够被单个SLM器件代替，来显示一对全息图并且随后通过诸如高分辨率光栅等光栅光学地合并或集成重构波前。

虽然这些途径能够一定程度上有效，然而期望(例如，要求)构建的块的精确对齐的情况下，这些现有途径的光学设置会是相当复杂的，并且在实践中能够限制它们的应用。而且，对于一些现有方法(诸如与双唯相位全息图有关的方法)，生成全息图所必须执行的计算量会使得采用这种途径是困难或不切实际的。另外，当使用诸如具有双唯相位全息图的途径时，分配到该全息图的每一个分量的SLM的面积可以被减少到原始尺寸的一半。

另一个途径能够通过仅保持全息图的实分量将复杂全息图转换成振幅图像。然而，该振幅全息图由可能会降低光效率的半透明条纹构成，由于照射光束可能会被条纹图案的不透明性减弱。而且，该全息图的虚部的去除可能会导致不理想的孪生图像的生成。虽然通过使用光学过滤或通过在去除虚分量之前将倾斜的参考光束信号添加到复杂全息图能够至少一定程度上抑制孪生图像，然而孪生图像可能会消耗大约一半的频谱。

另一个途径能够为3-D场景生成纯相位位全息图(例如，唯相位全息图(POH))(例如，通过将复杂全息图转换成唯相位全息图)并且在单个唯相位SLM显示器件上显示该全息图。当与复杂全息图或振幅全息图比较时，POH能够具有许多有吸引力的特征。举例说，POH的重构图像能够内在地不具有零级衍射和孪生图像。而且，POH能够利用唯相位显示器件(例如，单个唯相位空间SLM显示器件)直接地显示，并且能够展现更高的光学效率以及对频谱更充分的利用。

尽管具有与POH相关联的这些有利特征，然而也可能会存在与生成POH相关联的问题。举例说，使用去除幅度分量的特定现有技术可能会给该重构图像带来相对严重和不理想的(例如，无法接受的)变形或恶化。另外，这一过程能够是计算密集的。

为了试图缓和与生成POH相关联的一些问题，Gerberg-Saxton算法或迭代菲涅耳变换常能够被采用来以迭代方式计算相位全息图，使得该重构图像能够与目标平坦图像匹配。然而，利用这些途径生成的相位全息图能够是计算密集的，尤其如果对象场景由许多平坦图像构成，每一个平坦图像布置在离该全息图不同的轴向距离处，并且典型地这种相位全息图仅适用于表示二维(2-D)图像。用于相对快速地生成POH的一种现有方法可以是“一步相位恢复(OSPR)过程”。在该OSPR方法中，从对象空间中的多个点生成复杂全息图，该对象空间利用能够在数字全息图的生成之前被首先添加到对象点的随机相位信号被长久保存。随后，通过仅保持复杂全息图的相位分量能够获得POH。可以利用阈值化或误差扩散进行量子化的全息图的相位分量能够利用唯相位器件来显示。利用OSPR过程生成的全息图的重构图像一般会是嘈杂的，因此每一个表示利用不同的随机相位图案添加的相同对象场景的多个子帧典型地必须被迅速地呈现给观察者以尝试使斑点噪声达到平衡。然而，这些子帧要生成可能会涉及更多计算，并且还典型地必须以相对较高的帧速率显示以避免闪光的视觉问题。

另一种方法得到了发展，该方法能够基于双向误差扩散(BERD)快速地将复杂的数字菲涅耳全息图转换成唯相位全息图，以促进克服现有途径的集中计算问题以及关于重构图像的质量的问题。例如，用于快速地将复杂的数字全息图转换成唯相位全息图的这种方法能够涉及以连续的逐个像素(pixel after pixel)的方式进行的相关计算。与直接源于原始复杂全息图的一个相比，实验评价表明高保真度能够被保存在使用BERD技术获得的POH的重构图像上。利用这种方法，转换时间会随着全息图的尺寸增大而增加，使得对于更大尺寸的全息图来说，转换时间可能不理想地延长。利用较旧的SLM器件，因为这些较旧的SLM器件的尺寸能够在2K×2K像素内，这通常不会构成问题。然而，较新的显示器件(诸如高分辨率LCoS显示器件)能够被用作为全息显示器件，并且能够具有4K×4K个像素的较大尺寸，并且在不久的将来产生8K×8K较大尺寸的全息显示器也是可能的。结果是，能够期望的是更快的转换速度。而且，关于彩色全息图的显示，转换速度的问题可能更成问题，其中必须生成3个独立的唯相位全息图，每一个唯相位全息图表示主要颜色中不同的一个。

为了那个目的，给出了多种技术，该多种技术用于快速(例如，以视频速率，实时或至少接近实时地)处理在数字全息图中表示的信息，以促进将复杂的菲涅耳全息图转换成单个相位全息图(例如，POH、相位特定全息图或纯相位全息图)，并且至少部分基于该相位全息图在显示器件上显示表示3-D对象场景的3-D全息图像。根据各种实施方式，该相位全息图能够是局部误差扩散和再分配(LERDR)全息图，该局部误差扩散和再分配全息图能够表示3-D对象场景并且维持3-D对象场景的重构全息图像的良好视觉质量。LERDR全息图过程还能够具有高光学效率，LERDR全息图能够不具有在一些现有全息图生成方法中发现的孪生图像和零级衍射的问题。

全息生成器组件(HGC)能够接收或生成复杂全息图(例如，复杂全视差3-D菲涅耳全息图)，该复杂全息图能够从许多不同的视觉角度(例如，从许多不同的可视角度)表示3-D对象场景。在一些实施方式中，HGC能够以视频速率实时或接近实时地(例如，标准视频速率或大致每秒40帧或更快的视频速率)生成3-D对象场景的复杂全息图。

HGC能够包括全息图处理器组件，该全息图处理器组件能够促进生产复杂全息图，将复杂全息图转换成相位全息图，并且以理想的速率(例如，以视频速率或比视频速率快的速率，实时或至少接近实时地)在显示器件上显示相位全息图。对于表示3-D对象场景的复杂菲涅耳全息图，全息图处理器组件能够促进将LERDR过程直接地应用于复杂全息图，以促进将复杂全息图转换成相位全息图。作为LERDR过程的一部分，该全息图处理器组件能够将复杂全息图分割成一组片段(例如，复杂全息图的多个片段)，将每一个片段中的多个像素转换成各个相位值(例如，唯相位值)，并且将误差扩散应用于该多个片段的每一个以促进生成相位全息图。该全息图处理器组件还能够将误差再分配应用于相位全息图以产生合成的LERDR全息图。举例说，该全息图处理器组件能够将误差分配应用于相位全息图的每一个片段以促进将与每一个片段的最后一个像素相关联的误差再分配，使得与每一个片段中的最后一个像素相关联的误差能够被扩散到与该全息图中的该片段相邻的另一个片段。在一些实施方式中，全息图处理器组件能够将低通过滤应用于一片段(例如，应用于与该片段的最后一个像素相关联的误差信号)，以促进将与每一个片段的最后一个像素相关联的误差再分配。

随着该全息图处理器组件将复杂全息图分割成该组片段的各个片段，该全息图处理器组件能够将复杂全息图的各个片段同时地(例如，并行地)转换成各个相位全息图片段，由于LERDR过程能够被分解成能够由全息图处理器组件同时处理的各个线程(例如，与各个全息图片段相关联)。在一些实施方式中，全息图处理器组件能够利用诸如例如GPU或FPGA等并行的计算组件或架构促进同时地进行全息图片段向相位全息图片段的转换(例如，同时地进行促进转换的计算)。与用于将复杂全息图转换成相位全息图的现有技术相比，通过全息图处理器组件的这种并行处理能够促进显著地加速复杂全息图向相位全息图的转换。无论黑白全息图或是彩色全息图，这能够使得全息图处理器组件以相对较高的速度进行全息图转换过程(例如，复杂全息图向相位全息图转换过程)，即使对于较大尺寸的全息图(例如，尺寸为4000×4000个像素或更大的全息图)。而且，全息图处理器组件能够生成或计算相位全息图(例如，LERDR全息图)作为复杂全息图向相位全息图的转换的一部分，而在相位全息图的生成或计算期间无需原始对象场景的存在。

诸如SLM或LCoS显示器件等显示器件(例如，单个显示器件)能够被用来促进显示能够使用相位全息图(例如，LERD全息图)被重构的3-D全息图像(例如，全视差3-D全息图像)。在一些实施方式中，该显示器件能够是唯相位或相位特定显示器件(例如，唯相位SLM显示器件或唯相位LCoS显示器件)。对于LERDR全息图，与使用原始复杂全息图获得的重构全息图像相比，来自LERDR全息图的重构全息图像能够展现理想的高保真度。举例说，重构全息图像能够不具有或至少大体上不具有与现有方法或技术相关联的零级衍射、孪生图像或其它问题。另外，与现有方法或技术相比，由于使用相干光束经由显示器件通过照射相位全息图(例如，POH、相位特定全息图或纯相位全息图)能够重构记录的3-D全息图像，因而在生成全息图之后，无需进一步的处理(例如，无进一步全息图生成处理，例如，量子化或其它类型的全息图生成处理)。在其它实施方式中，相位全息图还能够使用诸如胶片(photographic film)或打印输出等包括与相位全息图有关的信息的静态介质(例如，单个静态介质)来显示。

转向图1，示出了根据公开主题的各种方案和实施例的示例系统100的方框图，示例系统100能够有效并快速地(例如，实时或至少接近实时地)将真实或合成3-D对象场景的复杂3-D全息图(例如，复杂全视差3-D菲涅耳全息图)转换成相位全息图，并且在显示组件(例如，唯相位或相位特定显示组件)上至少部分基于相位全息图显示3-D全息图像。在一方案中，系统100能够包括全息生成器组件(HGC)102，全息生成器组件(HGC)102能够理想地生成复杂全息图(例如，一系列3-D全息图像的复杂全息图)，该复杂全息图能够从能够与原始3-D对象场景的多个不同的可视角度对应的多个不同的可视角度表示3-D对象场景(例如，真实的或计算机合成的3-D对象场景)。复杂全息图(例如，复杂振幅全息图)是能够包括能够具有幅度值的幅度分量或部分(例如，振幅幅度分量或部分)以及能够具有相位值的相位分量或部分的全息图。如本文更加完全公开的，HGC102能够将复杂全息图转换成相位全息图(例如，唯相位全息图(POH)、相位特定全息图或纯相位全息图)，其中该相位全息图能够被用来生成、重构或复制用于显示给一个或多个观看者的3-D全息图像，并且其中3-D全息图像能够从多个视觉角度表示或重建原始的3-D对象场景。

在一些实施例中，系统100的HGC102和/或其它组件(例如，显示组件104)能够是多视角天线全息投影系统(MVAHPS)的一部分，该多视角天线全息投影系统能够生成并且显示从多个视觉角度(例如，与3-D对象场景有关的多个角度)可视的3-D真实或合成的、静态或动画的对象场景的3-D全息图像，其中3-D全息图像能够被看作例如与显示组件104相关联的理想显示区域(例如，3-D室)的半空中漂浮的3-D图像。HGC102和显示组件104(例如，SLM或LCoS显示器件，其能够是唯相位或相位特定显示器件)能够促进以视频速率实时或接近实时地生成并且显示全息图(例如，相位全息图)(例如，促进生成复杂全息图、将该复杂全息图转换成相位全息图并且显示例如2048×2048个像素全息图像(或更大尺寸的全息图)，每一个全息图像能够以大致每秒40帧或更快而实时或接近实时地表示4百万个对象点(或更多))。

HGC102能够接收(例如，获得)真实的3-D对象场景(例如，捕获3-D对象场景)，或能够生成或接收合成的3-D对象场景(例如，计算机生成3-D对象场景)。在一些实施方式中，HGC102能够生成或接收计算机生成3-D对象场景，该计算机生成3-D对象场景能够使用数值装置实现(例如，生成)而无需物理或真实世界3-D对象场景的存在。至少部分基于真实或合成的3-D对象场景，HGC102能够生成全息图，其中生成的全息图(例如，全视差3-D菲涅耳全息图像)能够从多个视觉角度(例如，多个可视角度)表示或重建原始的3-D对象场景。

在一些实施方式中，至少部分基于从多个视觉角度接收或生成的关于原始3-D对象场景的信息，HGC102能够生成能够从期望的多个可视角度表示3-D对象场景的模型数据。HGC102还能够将模型数据转换以生成用于3-D全息图的数字全息数据，该3-D全息图能够被用来促进生成并且显示能够从多个视觉角度表示或重建原始的3-D对象场景的3-D全息图像。

HGC102能够采用多种技术或过程的任一种促进以视频速率(例如，大致每秒30帧)或更快的速率实时或接近实时地生成3-D对象场景的复杂3-D全息图。举例说，在一些实施方式中，HGC102能够生成诸如数字掩模可编程全息图(DMPH)等多个全息图，这些全息图能够是能够与典型数字菲涅耳全息图不同的复杂全息图。DMPH能够摹拟高分辨率全息图，而且能够使用能够具有非常低的分辨率的显示器件来显示。HGC102能够通过两个图像的重叠产生DMPH。举例说，HGC102能够产生能够包括静态的高分辨率光栅(例如，静态高分辨率图像)和低分辨率掩模(例如，低分辨率图像)的DMPH，其中低分辨率掩模能够被覆盖在高分辨率光栅上或与高分辨率光栅重叠。通过配置掩模的图案，HGC102能够生成DMPH，使得DMPH的重构全息图像能够被编程为近似于包括强度和深度信息的目标图像(例如，平坦目标图像)。采用与DMPH有关的这种快速全息图技术，HGC102能够促进以视频速率实时或接近实时地生成复杂全息图(例如，促进生成并且显示例如2048×2048个像素全息图，其能够以每秒40帧或更快而实时或接近实时地表示4百万个对象点)。

在某些实施方式中，例如，通过降采样通过限定因素表示对象场景的信息，生成用于3-D对象场景的3-D图像的中间对象波前记录平面(WRP)或插值(interpolative)波前记录平面(IWRP)和/或使用查找表存储3-D图像的正方形区域的波前图案并且进一步处理(例如，扩展、插值等)WRP或IWRP以促进生成能够表示原始对象场景的全息图像，HGC102能够部分促进快速地生成(例如，以视频速率或更快的速率)复杂全息图。采用这种快速全息图生成技术或过程，HGC102能够促进以每秒40帧或更优的速率生成复杂全息图(例如，2048×2048个像素复杂全息图，其能够表示4百万个对象点)。HGC102能够以小于每秒40帧、每秒40帧或多于每秒40帧有效地生成能够表示少于4百万个对象点、4百万个对象点或多于4百万个对象点的复杂全视差3-D菲涅耳全息图。如本文公开的快速全息图生成技术或过程仅是能够被采用来促进以每秒40帧或更快的速率实时或接近实时地生成复杂全息图(例如，2048×2048个像素全息图，其能够表示4百万个对象点)的许多种快速全息图生成技术或过程中的几个。

为了有效地促进生成、转换以及显示理想质量的相位全息图，全息图处理器组件106能够快速地(例如，以视频速率或更快的速率实时或至少接近实时地)处理数字全息图中表示的信息，以促进将复杂全息图(例如，复杂全视差3-D数字菲涅耳全息图)转换成单个相位全息图(例如，POH、相位特定全息图或纯相位全息图)，并且至少部分基于该相位全息图在显示组件104上显示表示3-D对象场景的3-D全息图像。根据各种实施方式，全息图处理器组件106能够将复杂全息图转换成相位全息图，该相位全息图能够是例如局部误差扩散和再分配(LERDR)全息图，如本文更加完全公开的。根据各种实施方式，与从原始复杂全息图合成的重构全息图像的视觉质量相比，由全息图处理器组件106产生的LERDR全息图能够表示3-D对象场景并且维持3-D对象场景的重构全息图像的良好的视觉质量。全息图处理器组件106所采用的LERDR全息图过程还能够具有高光学效率，并且LERDR全息图能够不具有能够在通过一些现有全息图生成方法生成的全息图中发现的孪生图像和零级衍射的问题。

为了LERDR过程的清晰说明，现在将简要地描述双向误差扩散(BERD)过程和算法。首先，考虑复杂菲涅耳全息图，每一个像素由Pu；v表示，如图1(a)所示，其中u和v能够分别是坐标系统的垂直轴和水平轴。为了使用BERD过程将全息图转换成POH，全息图处理器组件106能够以逐行方式有序地处理全息图。对于该全息图的奇数行和偶数行，全息图处理器组件106能够从左向右方向扫描奇数行的多个像素，并且能够从右向左方向扫描偶数行的多个像素。通过将像素的幅度值修改为“1”或透明值(例如，使该像素成为能够仅改变通过其的光的相位角的透明像素)，全息图处理器组件106能够将待估计的(例如，被扫描并处理的)像素的值(例如，复值)转换成唯相位量H_p(u，v)，例如，根据(例如，通过采用)如下等式(1)：

|H_p(u，v)＝1|，以及arg(Hp(u，v))＝arg(H(u，v))

(1)

如果

是当前像素，将该像素的幅度值修改为值“1”(例如，通过全息图处理器组件106)能够导致例如能够由如下等式(2)给出的误差E(u_j，v_j)：

E(u_j，v_j)＝H(u_j，v_j)-H_p(u_j，v_j) (2)

全息图处理器组件106能够将与该像素相关联的误差E(u_j，v_j)扩散到之前未被全息图处理器组件106访问的(例如，扫描并处理的)邻近像素(例如，接近被扫描并处理的该像素的其它像素)。在全息图处理器组件106将等式(2)应用于该像素之后，全息图处理器组件106能够使用各个预定义加权将与该像素相关联的误差扩散到该像素的邻近像素，其中该邻近像素能够是接近该像素且未被全息图处理器组件106访问的(例如，扫描并转换的)像素。图2描述根据公开主题的多个方案和实施方式的包括水平轴(v)和垂直轴(u)的示例坐标系统200的示意图。图3示出根据公开主题的多个方案和实施方式(例如，根据BERD过程)的示例全息图部分300的示意图，该示例全息图部分300能够当通过全息图处理器组件106从左向右扫描复杂全息图(例如，对于该全息图的奇数行)时，示出该全息图中被处理的(例如，被扫描并转换成唯相位像素的)像素与其邻近像素之间的空间关系以及与该像素相关联的误差向其邻近像素的扩散。图4显示根据公开主题的多个方案和实施方式(例如，根据BERD过程)的示例全息图部分400的示意图，该示例全息图部分400能够当通过全息图处理器组件106从右向左扫描复杂全息图(例如，对于该全息图的偶数行)时，示出该全息图中被处理的(例如，被扫描并转换成唯相位像素的)像素与其邻近像素之间的空间关系以及与该像素相关联的误差向其邻近像素的扩散。

如在图3和图4中能够看出的，通过采用各个加权因数w₁至w₄，全息图处理器组件106能够促进将与当前像素(例如，

)的复值向相位值的转换相关联的误差扩散到未被全息图处理器组件106访问的(例如，扫描并转换的)该当前像素的各个邻近像素。例如，对于图3的示例全息图部分300，通过采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第一加权w₁，采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第二加权w₂，采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第三加权w₃以及采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第四加权w₄，全息图处理器组件106能够促进将与该当前像素相关联的误差扩散到其邻近像素

以及

对于图4的示例全息图部分400，通过采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第一加权w₁，采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第二加权w₂，采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第三加权w₃以及采用与将误差扩散到邻近像素

有关的第四加权w₄，全息图处理器组件106能够促进将与该当前像素相关联的误差扩散到其邻近像素

以及

虽然BERD全息图能够使得重构图像中的噪声量少于用于生成相位全息图的现有途径的噪声量，每一个全息图像素的转换能够涉及扫描路径中所有之前的访问像素的积累误差。即，BERD能够是可能不适合于并行计算的递归过程。例如，基于使用商品个人计算机，将2048×2048个像素的中等尺寸复杂全息图转换成POH花费的时间能够是0.72秒。而且，计算时间能够随着全息图的尺寸单调递增。正因如此，对于较大尺寸的全息图的高速操作，BERD技术可能不太理想。

例如，通过并行处理全息图的各个部分(例如，多个片断及其中各个像素)，全息图处理器组件106能够采用LERDR过程从而以高速率(例如，快于视频速率的速率用于2048×2048个像素的全息图)将复杂全息图转换成相位全息图(例如，POH、相位特定全息图或纯相位全息图)，其中LERDR过程能够快速地将更大尺寸的复杂全息图(例如，大于2048×2048个像素的全息图)转换成相位全息图。和一些误差扩散途径不同，在从复杂全息图推导相位全息图的过程中，LERDR过程不采用递归误差扩散机制。在一些实施方式中，全息图处理器组件106能够促进对复杂全息图直接进行LERDR过程，以促进将复杂全息图转换成相位全息图(其能够是LERDR全息图)。通过直接进行LERDR过程，意味着，关于复杂全息图，全息图处理器组件106能够对复杂全息图进行LERDR过程以产生相位全息图，而不必进行额外的全息图生成处理(例如，量子化或其它类型的全息图生成处理)。

作为LERDR过程的一部分，全息图处理器组件106能够将复杂全息图分隔成一组片断(例如，复杂全息图的多个片断或部分)，其中每一个片断能够包括该复杂全息图的一排的一子集元件(例如，像素)。这些片断(例如，全息图片断)能够毗邻但彼此不重叠，其中例如，一行的第一片断的最后一个元件(例如，当以左向右方式扫描这些元件时的最右边元件)能够相邻于但不重叠与第一片断相邻的该行的第二片断的第一个元件(例如，当以左向右方式扫描这些元件时的最左边元件)。

对于复杂全息图的每一个片断的所有元件或理想元件(例如，像素)，全息图处理器组件106能够扫描、分析或检查该复杂全息图的各个片断的各个元件。举例说，以逐片断方式(例如，扫描第一片断中的多个元件、扫描第二片断中的多个元件等)和逐行方式(例如，扫描第一行中的多个元件、扫描第二行中的多个元件等)，全息图处理器组件106能够例如以左向右方式(例如，通过扫描一行中的一片断中的一元件、扫描该片断中的该元件右边的下一个元件或该行中的下一个片断等)扫描、分析或检查该复杂全息图的该多个元件。

对于被访问或扫描的全息图片断的每一个元件，全息图处理器组件106能够将该元件的复值(例如，幅度值和相位值)成相位值(例如，唯相位值或相位特定值)。例如，在将该元件的相位值保持处于其原始值(例如，将相位值保持正如在复杂全息图中的一样)的同时，全息图处理器组件106能够将该元件的幅度值设定或修改(或去除)为限定的固定幅度值(例如，能够表示透明元件的单位值(value of unity)或其它限定值)，以促进将该元件的复值转换成相位值。

如果不进行其它处理，则将复杂全息图的一元件的复值转换成相位值会导致误差。为了促进补偿该误差或降低该误差的影响，全息图处理器组件106能够应用或进行理想的扩散过程或技术，以促进将与一元件相关联的误差扩散到接近(例如，紧挨着)该全息图中该元件的特定(例如，之前未访问的)邻近元件。在一些实施方式中，全息图处理器组件106能够对复杂全息图及其中的多个元件应用或进行LERDR过程，以促进将与访问元件(例如，被扫描并转换的元件)相关联的误差扩散到接近(例如，紧挨着)该全息图中该访问元件的特定(例如，之前未访问的)邻近元件。

在其它实施方式中，全息图处理器组件106可替代地能够对复杂全息图及其中的多个元件进行或应用BERD过程或单向误差扩散(UERD)过程，以促进将与访问元件(例如，被扫描并转换的元件)相关联的误差扩散到接近(例如，紧挨着)该全息图中该访问元件的特定(例如，之前未访问的)邻近元件，如本文描述的。简单地说，关于UERD过程，在复杂全息图的多个元件能够以逐行方式被扫描并转换方面，UERD过程能够与本文描述的BERD过程类似，然而，和BERD过程不同的是，UERD过程涉及到全息图处理器组件106沿相同的方向(例如，左向右方向或右向左方向)扫描该全息图的每一行中的多个元件。作为UERD过程的一部分，全息图处理器组件106能够将与被访问的(例如，被扫描并转换的)元件相关联的误差扩散到接近该访问像素的一邻近元件子集。当与从原始复杂全息图推导的重构图像相比时，UERD全息图能够被用来重构能够具有相对优良质量的图像。而且，从UERD全息图推导的重构图像包含的噪声量能够少于使用生成相位全息图的特定现有途径推导的重构图像的噪声量，虽然利用UERD过程，每一个全息图元件的转换能够涉及扫描路径中所有之前的访问元件的积累误差，并且结果使得UERD全息图的重构图像的质量一般不如能够使用BERD全息图生成的重构图像的质量好或者不如能够使用LERDR全息图生成的重构图像的质量好。

进一步关于LERDR过程，当全息图处理器组件106沿一行(例如，沿该行中的各个片段)从左向右扫描复杂全息图(例如，当被分隔成各个片断时)的多个元件并且在该全息图中从顶行到底行扫描多行时，全息图片断的元件

能够位于该全息图的该片断中的u_j、v_j处，其中该元件不是该片断中的最后一个像素。全息图处理器组件106能够将该元件

的复值转换成相位值。作为LERDR过程的一部分，全息图处理器组件106能够应用或进行误差扩散，以促进将与该元件的复值向相位值的转换相关联的误差扩散到接近访问(例如，被扫描并转换的)元件

的一邻近元件子集，其中该邻近元件子集中的那些邻近元件未被全息图处理器组件106访问(例如，未被扫描并转换)。

例如，全息图处理器组件106能够将与该元件相关联的误差扩散至或扩散到该片断中该元件右边的第一邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图片断中的u_j、v_j+1处)、向下下一行中且该下一行中向后(例如，向左)的一个空格(例如，像素空格)的第二邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图中的u_j+1、v_j-1处)、该元件正下方的向下下一行中的第三邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图中的u_j+1、v_j处)以及向下下一行中且该元件右边的一个空格的第四邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图中的u_j+1、v_j+1处)。作为扩散过程或技术(例如，LERDR过程或技术)的一部分，由于适用于该邻近元件子集的各个邻近元件的转换以及各个限定的固定系数(例如，各个限定的加权值)，全息图处理器组件106能够通过各个限定的基于误差的值更新该邻近元件子集的各个邻近元件的各个复值(例如，复数)，以至少部分基于与该元件相关联的误差为那些各个特定邻近元件生成各个新的或更新的复值，如本文更加完全公开的。

作为另一个示例，作为LERDR过程的一部分，当访问元件

是全息图片断中的最后一个元件时，全息图处理器组件106能够将与该元件相关联的误差扩散至或扩散到向下下一行中且该下一行中向后(例如，向左)的一个空格(例如，像素空格)的第一邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图中的u_j+1、v_j-1处)、该元件正下方的向下下一行中的第二邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图中的u_j+1、v_j处)以及向下下一行中且该元件右边的一个空格的第三邻近元件(例如，

)上(例如，位于该全息图中的u_j+1、v_j+1处)。要注意的是，由于这里的访问元件

是该片断的最后一个元件，位于该全息图的该行中的访问元件的右边u_j、v_j+1处的邻近元件(例如，

)是下一个片断的一部分。作为扩散过程或技术(例如，LERDR过程或技术)的一部分，由于适用于该邻近元件子集的各个邻近元件的转换以及各个限定的固定系数(例如，各个限定的加权值)，全息图处理器组件106能够通过各个限定的基于误差的值更新该邻近元件子集的各个邻近元件的各个复值(例如，复数)，以至少部分基于与该元件(例如，该片段的最后一个元件)相关联的误差为那些各个特定邻近元件生成各个新的或更新的复值，如本文更加完全公开的。在一些实施方式中，全息图处理器组件106所采用的有关扩散与一片断的最后一个元件相关联的误差的各个限定的固定系数能够不同于全息图处理器组件106所采用的有关扩散与该片断的一元件(其不是该片断的最后一个元件)相关联的误差的限定的固定系数。

相对于与每一个全息图片断的最后一个元件相关联的误差，全息图处理器组件106还能够将误差再分配应用于相位全息图以产生合成的LERDR全息图。例如，全息图处理器组件106能够将误差分配应用于相位全息图的每一个片断，以促进将与每一个片断的最后一个像素相关联的误差再分配，使得与每一个片断中的最后一个像素相关联的误差能够被扩散到与该全息图的该行中的该片断相邻的另一个片断。在一些实施方式中，全息图处理器组件106能够将低通过滤应用于每一个全息图片断(例如，应用于与该片断的最后一个像素相关联的误差信号)，以促进将与每一个全息图片断的最后一个像素相关联的误差再分配。

全息图处理器组件106能够继续对该复杂全息图的多个片断的多个元件的全部或理想部分进行该LERDR过程，以将该多个元件的各个复值转换成各个相位值，并在其转换后将与给定元件相关联的误差扩散到接近该元件的特定(例如，之前未访问的)邻近元件，以为那些特定的邻近元件生成各个更新的复值。通过进行该LERDR过程，全息图处理器组件106能够将复杂全息图转换成相位全息图(其能够是LERDR全息图)。

随着全息图处理器组件106将复杂全息图分隔成该组片断的各个片断，全息图处理器组件106能够同时地(例如，并行地)将复杂全息图的各个片断(各个片断中的各个像素)转换成各个相位全息图片断，当LERDR过程能够被分解成能够由全息图处理器组件106同时地处理的单个线程(例如，与各个全息图片断相关联)。在一些实施方式中，全息图处理器组件106能够利用诸如GPU或FPGA等并行计算组件(图1未示出)或构架来促进同时地进行全息图片断向相位全息图片断的转换(例如，同时地进行促进转换的多个计算)，包括进行误差扩散和/或误差再分配以扩散和/或再分配与多个片断的多个元件的各个复值向各个相位值的转换相关联的各个误差。与用于将复杂全息图转换成相位全息图的现有技术相比，通过全息图处理器组件106的这种并行处理能够显著地促进加速复杂全息图向相位全息图(例如，LERDR全息图)的转换。即使对于较大尺寸的全息图(例如，尺寸为4000×4000个像素或更大的全息图)，无论是黑白全息图还是彩色全息图，这能够使全息图处理器组件106以相对较高的速度进行全息图转换过程(例如，复杂全息图到相位全息图转换过程)。而且，作为复杂全息图向相位全息图的转换的一部分，全息图处理器组件106能够生成或计算相位全息图(例如，LERDR全息图)，而在相位全息图的生成或计算期间无需原始对象场景的存在。

HGC102和/或显示组件104能够促进至少部分基于从LERDR过程得到的相位全息图生成重构全息图像。举例说，HGC102和/或显示组件104能够促进将相干光束应用于相位全息图以促进生成能够表示与原始复杂全息图相关联的3-D对象场景的重构全息图像。

如公开主题中示出的，至少部分基于源自于LERDR过程的相位全息图生成的重构全息图像能够具有良好的视觉质量(例如，理想的高保真度)，该视觉质量能够是与能够使用原始复杂全息图获得的重构全息图像的视觉质量相比大体类似的视觉质量。举例说，这些重构全息图像能够不具有或至少大体不具有与用于全息图生成和显示的特定现有方法或技术相关联的零级衍射、孪生图像或其它问题。另外，与现有方法或技术相比，由于利用相干光束经由显示器件(例如，唯相位SLM显示器件)通过照射相位全息图(例如，POH、相位特定全息图或纯相位全息图)能够重构记录的3-D全息图像，因而在生成全息图之后，无需进一步的处理(例如，无额外的全息图生成处理，例如，量子化或其它类型的全息图生成处理)。

进一步关于显示组件104，显示组件104能够被电子访问。HGC102能够与(例如，可通信地连接至)显示组件104相关联并且能够例如以视频速率或更快的速率实时或接近实时地将3-D全息图(例如，3-D相位全息图)提供(例如，传递)给显示组件104。在一些实施方式中，3-D相位全息图能够位于记录介质(例如，诸如胶片等2-D介质)上，并且HGC102能够经由记录介质提供3-D相位全息图，如本文公开的。

显示组件104能够至少部分基于相位全息图促进生成、重构、复制或呈现能够表示或重建原始3-D对象场景的3-D全息图像(例如，全视差3-D菲涅耳全息图像)，并且能够呈现(例如，显示)3-D全息图像用于使一个或多个观看者从原始3-D对象场景的各种视觉角度观看。在一些实施方式中，HGC102和显示组件104能够彼此配合操作以促进至少部分基于相位全息图生成、重构、复制或呈现能够表示或重建原始3-D对象场景的3-D全息图像用于通过显示组件104来呈现。显示组件104能够是或能够包括诸如SLM显示器件或LCoS显示器件等能够被用来促进显示3-D全息图像(例如，全视差3-D全息图像)的显示器件，该3-D全息图像能够使用相位全息图被重构。在一些实施方式中，显示组件104能够是或能够包括唯相位或相位特定显示器件(例如，唯相位SLM显示器件)。

在一些实施方式中，显示组件104能够包括一个或多个显示单元(例如，一个或多个可电子访问的显示单元，其中显示单元的每一个像素能够被电子访问)，其中每一个显示单元能够是诸如唯相位SLM显示器件或唯相位LCoS显示器件等唯相位显示器件。在其它实施方式中，显示组件104能够包括一个或多个高分辨率LCD、自由立体显示器件(例如，多区自由立体显示器(MSAD))、全息3-D电视(TV)显示器、高分辨率LCoS显示器件、高分辨率SLM显示器件或适合于显示全息图像的其它理想显示器件(例如，从相位全息图产生的3-D菲涅耳全息图像)，以促进全息图像的显示(例如，实时显示)。

额外地和/或可替代地，若需要，全息图能够被产生(例如，通过HGC102或其它组件)在期望的材料(例如，使用摄影技术产生在胶片上)上，使得能够存在能够被用来在期望的时间复制3-D全息图像的全息图的硬拷贝。在一些实施方式中，HGC102能够使用诸如胶片或打印输出等包括与数字全息图有关的信息的单个静态介质生成数字全息图(例如，3-D相位全息图)。显示组件104能够至少部分基于静态介质的数字全息图显示能够被重构的全息图像。

应当认识到并理解全息输出(例如，3-D全息图和/或对应的3-D全息图像)能够经由有线或无线通信渠道被传递到显示组件104或其它显示组件(例如，诸如3-D电视显示器等远程显示组件)，以促进3-D对象场景的3-D全息图像的生成(例如，重构、复制)和显示，使得3-D全息图像能够被呈现给期望的观察者。

公开主题的系统100和/或其它系统、方法、器件、过程、技术等能够在许多不同的应用场合的任何一种应用场合中采用。这些应用场合能够包括例如3-D全息视频系统、桌面装饰品(desktop ornament)、主题公园景区、现场舞台演出(live stage)或音乐会、其它娱乐相关的应用场合或目的、教育应用场合或目的、全息工作室、科学研究、其它专业应用场合或目的、加密、水印等。

关于图1和本文公开的其它附图，本文描述了公开主题的其它方案和实施例。能够存在复杂的全视差3-D菲涅耳全息图，该复杂的全视差3-D菲涅耳全息图能够从3-D对象场景(例如，真实或合成的3-D对象场景)上的每一个点所发出的对象波产生(例如，通过HGC102)。复杂全息图中的每一个像素能够由P_u；v表示并且能够具有值H(u，v)，其中u和v分别是坐标系统200的垂直轴和水平轴，如图2所示，例如，由如下方程(3)给出的：

其中I(x，y)和

分别是位于3-D场景中的 (x，y)处的点的强度及其到全息图的距离。处于位置(x，y)处的点到全息图的垂直距离能够 由w_x；y表示，λ能够是光束的波长，并且δ能够是该全息图的像素尺寸。U和V能够分别是该全 息图的行数和列数，并且能够假设为与(例如，能够对应于)3-D对象场景相同。通过利用能 够去除幅度信息的单位值将每一个像素的幅度设定为透明的，复杂全息图能够被转换成 POH，H_p(u，v)，例如，由方程(1)给出的：

|H_p(u，v)＝1|，以及arg(H_p(u，v))＝arg(H(u，v))

(1)

然而，如本文公开的，仅通过使用方程(1)生成的POH的重构图像的质量能够是极不良的(例如，能够具有严重变形)。显然的是，重构图像的严重变形可能由每一个全息图像素中在去除幅度信息之后可能导致的大量误差引起。

为了促进克服该问题(例如，严重变形的问题)，全息图处理器组件106能够采用能够促进补偿每一个全息图像素的误差的一个或多个类型的误差扩散过程(例如，LERDR过程、BERD过程或UERD过程)或技术。本文已描述了BERD过程和UERD过程。

LERDR过程能够被概括如下。LERDR过程能够是包括例如局部误差扩散(LERD)过程和误差再分配过程的多阶段过程。在第一阶段(例如，LERD过程阶段)中，全息图处理器组件106能够以逐行方式有序地处理复杂全息图(例如，复杂全视差3-D菲涅耳全息图)。简要参照图5(连同图1)，沿着全息图的每一行，全息图处理器组件106能够将多个全息图像素分隔(例如，均匀地分隔)成M个像素的毗邻但不重叠的片断(每一个，例如，如在图5中描述的)，图5是根据公开主题的各种方案和实施方式的包括M个像素(例如，M个元件)的示例全息图片断500的示意图。该全息图的全息图片断500能够包括例如第一像素(例如，

)、位于片断500中间的一个或多个其它像素(例如，

)以及最后一个像素(例如，

)。

在每一个片断中，以该片断的第一像素开始并以该片断的最后一个像素结束，全息图处理器组件106能够从左向右(或，可替代地，从右向左)扫描该片断(例如，500)的多个像素(例如，复杂像素)。例如，在像素

是一片断的被全息图处理器组件106处理的像素的情况下，该片断的待被扫描并处理的下一个像素能够是

接着是

依此类推，直到多个像素的u_j行中该片断中的全部像素被扫描并处理。全息图处理器组件106能够继续扫描并处理下一个片断的多个像素(如果该行存留有若干片断)，并且在全息图处理器组件106完成了处理该行的多个像素之后，全息图处理器组件106能够以左向右方式继续扫描并处理下一行u_j+1的各个片断中的多个像素(如果存留有若干行)。

全息图处理器组件106能够根据(例如，使用)方程(1)将一片断的每一个访问(例如，扫描的)像素转换(例如，将该像素的复值转换)成唯相位量(例如，值)H_p(u_j，v_j)。假定

能够是被全息图处理器组件106处理的当前像素，将该像素的幅度设定为统一能够导致与该当前像素相关联的误差，其中该误差能够例如由方程(2)给出：

E(u_j，v_j)＝H(u_j，v_j)-H_p(u_j，v_j) (2)

在扫描复杂全息图的同时，全息图处理器组件106能够促进将当前像素的误差E(u_j，v_j)扩散到之前未被全息图处理器组件106访问的多个邻近像素(例如，邻近该当前像素的多个像素)。简要参照图6(连同图1)，图6显示根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分600的示意图，该示例全息图部分600能够(当该像素不是片段中的最后一个像素时)示出全息图片段(例如，500)中第一M-1个像素的像素

与其邻近像素之间的空间关系用于使用LERDR过程经由扩散(例如，局部误差扩散)补偿误差。如在示例全息图部分600中描述的，对于全息图片断的第一M–1个像素的每一个，全息图处理器组件106能够将与该像素(例如，

)相关联的误差扩散到接近该像素(例如，

)的一子集邻近像素，其中该子集邻近像素能够包括例如与该行中的该像素相邻的邻近像素(例如，

)(例如，该行中该像素右边的邻近像素)以及位于相邻行(例如，行u_j+1)并邻近(例如，相邻或接近)该全息图中的该像素的三个邻近像素(例如，

以及

)(例如，在该像素下方并接近该像素的三个像素，如图6所示)。

简要参照图7(连同图1)，图7描述根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分700的示意图，该示例全息图部分700能够(当该像素是片段中的最后一个像素时)示出全息图片段(例如，500)中像素

与其邻近像素之间的空间关系用于使用LERDR过程经由扩散(例如，局部误差扩散)补偿误差。如在全息图部分700中描述的，对于全息图片断中的最后一个像素，与最后一个像素(例如，

)相关联的误差能够被扩散(例如，仅被扩散)到位于相邻行(例如，行u_j+1)并邻近(例如，相邻或接近)该全息图中的该最后一个像素的三个像素(例如，

以及

)(例如，在该最后一个像素下方并接近该最后一个像素的三个像素，如图7所示)。

为了促进将该误差扩散到接近当前像素的邻近像素，当该当前像素不是该片断中的最后一个像素时，根据方程(4)、(5)、(6)以及(7)(例如，通过根据方程(4)、(5)、(6)以及(7)应用或进行多个计算)，全息图处理器组件106能够促进更新接近该当前像素的邻近元件，并且当该当前像素是片断中的最后一个像素时，根据如下方程(8)、(9)以及(10)(例如，通过根据方程(8)、(9)以及(10)应用或进行多个计算)，全息图处理器组件106能够促进更新接近最后一个像素的邻近元件：

H(u_j，v_j+1)←H(u_j，v_j+1)+w₁E(u_j，v_j)， (4)

H(u_j+1，v_j-1)←H(u_j+1，v_j-1)+w₂E(u_j，v_j)， (5)

H(u_j+1，v_j)←H(u_j+1，v_j)+w₃E(u_j，v_j)， (6)

H(u_j+1，v_j+1)←H(u_j+1，v_j+1)+w₄E(u_j，v_j)， (7)

H(u_j+1，v_j-1)←H(u_j+1，v_j-1)+w₅E(u_j，v_j)， (8)

H(u_j+1，v_j)←H(u_j+1，v_j)+w₆E(u_j，v_j)， (9)

H(u_j+1，v_j+1)←H(u_j+1，v_j+1)+w₇E(u_j，v_j)， (10)

其中运算符“←”示利用表达式的右手侧(例如，运算符“←”右边)的变量更新方程中表达式的左手侧(例如，运算符“←”的左边)的变量，并且其中全息图处理器组件106能够将固定系数w₁、w₂、w₃、w₄、w₅、w₆以及w₇的各个值设定为各个限定值，例如，w₁＝7/16、w₂＝3/16、w₃＝5/16、w₄＝1/9、w₅＝3/9、w₆＝5/9以及w₇＝1/9。如在图6和图7中能够观察到的，来自每一个像素的误差的分配能够总是位于它自己的片断内，并且不会传播到该全息图的另一个片断。正因如此，全息图处理器组件106能够以并行方式对复杂全息图的多个片断进行误差扩散过程。

例如，再次简要参照图6(连同图1)，根据LERDR过程，全息图处理器组件106能够访问(例如，扫描)并处理(例如，转换成唯相位值)

全息图处理器组件106还能够例如根据方程(4)(例如，通过至少部分基于方程(4)进行多个计算或修改多个值)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₁扩散与像素

相关联的误差E(u_j，v_j)，全息图处理器组件106还能够例如根据方程(5)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₂扩散与像素

相关联的误差E(u_j，v_j)，全息图处理器组件106还能够例如根据方程(6)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₃扩散与像素

相关联的误差E(u_j，v_j)，并且全息图处理器组件106还能够例如根据方程(7)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₄扩散与像素

相关联的误差E(u_j，v_j)。

作为另一个示例，再次简要参照图7(连同图1)，根据LERDR过程，全息图处理器组件106能够访问(例如，扫描)并处理(例如，转换成唯相位值)全息图片断(例如，500)的最后一个像素

全息图处理器组件106还能够例如根据方程(8)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₅扩散与最后一个像素

相关联的误差E(u_j，v_j)，全息图处理器组件106还能够例如根据方程(9)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₆扩散与最后一个像素

相关联的误差E(u_j，v_j)，并且全息图处理器组件106还能够例如根据方程(10)更新

(例如，未访问的邻近像素)的复值以为该邻近像素生成更新的复值以促进至少部分基于与处理该像素相关联的误差和可适用系数w₇扩散与最后一个像素

相关联的误差E(u_j，v_j)。

根据公开的LERDR过程，根据方程(4)至方程(7)，至少部分基于复杂全息图的多个片断的每一个中的第一M–1个像素的处理，并且根据方程(8)至方程(10)，至少部分基于该复杂全息图的偶数行的处理，全息图处理器组件106能够扫描并处理该复杂全息图的各个片断中的多个像素，并且能够扩散与各个像素相关联的各个误差，以生成得到的相位全息图。得到的相位全息图或其部分能够称为LERD全息图或LERD全息图的部分，到此刻，在进行了LERDR过程的LERD部分时，误差分配过程尚待进行。然而应认识到，全息图处理器组件106能够同时地(例如，并行地)对全息图的各个部分(例如，多个像素、多个片断)进行LERDR过程的各个部分。因而，例如，在同时地对全息图的另一部分(例如，第二片断)进行误差再分配过程的同时，全息图处理器组件106能够对全息图的第一部分(例如，片断)进行LERD过程。

应当认识到并理解，虽然公开主题描述了全息图处理器组件106能够根据方程(4)至方程(10)从左向右扫描并处理复杂全息图的多个行中的多个片断中的多个像素，然而公开主题不限于此。根据各种其它实施方式，全息图处理器组件106可替代地能够根据方程(4)至方程(10)从右向左扫描并处理复杂全息图的多个行中的多个片断中的多个像素，当修改来解释(account for)该多个像素的扫描和处理的交替方向(例如，交替的LERDR过程)，或者全息图处理器组件106能够进行能够扫描并处理复杂全息图的多个像素以将复杂全息图的多个像素的复值转换成相位值的另一种技术或过程，或根据公开主题，全息图处理器组件106能够促进将从多个像素的复值向相位值的转换得到的误差扩散到复杂全息图中的各个邻近像素，并且能够促进中断、减少、最小化或抵消可能在复杂全息图的一行的多个像素的扫描和处理期间成形的相关误差。

如本文公开的，阶段1中利用LERD过程获得的相位全息图(例如，POH)的重构图像会严重恶化。这样做的原因是全息图的每一个片断中的最后一个像素的误差没有被最后一个像素的右边的像素补偿(如该片断的其它像素(例如，多个元件)的情况)，其中右边的像素是与全息图中的该片断相邻的另一个片断的一部分。为了促进缓解该问题的恶化，全息图处理器组件106能够处理或过滤相位全息图或其部分，以促进再分配与相位全息图中各个片断的最后一个像素相关联的误差信号。在一些实施方式中，全息图处理器组件106能够应用低通过滤(例如，使用低通滤波器)以再分配相位全息图中的误差信号，使得该相位全息图的每一个片断的最后一个像素的误差能够被扩散到相位全息图中的其相邻片断。在低通过滤的实现过程中，根据如下方程(11)，全息图处理器组件106能够利用低通功能卷积该相位全息图：

H_L(u，v)＝H_p(u，v)*G(u，v)， (11)

其中H_L(u，v)是能够使用LERDR过程获得的LERDR全息图(例如，POH全息图)。在一些实施方式中，在G(u，v)的传递函数是能够由如下方程(12)给出的框函数的情况下，全息图处理器组件106能够使用快速傅里叶变换在频率域中实现或进行方程(11)中的卷积过程：

其中在ω_u和ω_v分别是垂直频率轴和水平频率轴的情况下，G(ω_u，ω_v)能够是G(u，v)的傅里叶变换，并且s能够是与带宽有关的变量，其中s能够是小于π的期望值(例如，π/4、π/2、3π/4或其它期望值)。当进行LERDR过程时，例如，通过使用GPU，全息图处理器组件106能够同时地实现(例如，进行)促进从LERD全息图生成LERDR全息图的LERD全息图的生成以及低通过滤。

关于本文描述的LERDR过程、BERD过程以及UERD过程，各个LERDR、BERD以及UERD过程假设唯相位显示器件中的所有像素是正常的(例如，每一个像素将展现与施加于其的值成比例的相位移)。全息图处理器组件106还能够包括促进降低相位全息图对死像素的灵敏度的装置(例如，不具有相位移或固定相位移(其不依赖于施加于该像素的值)的不透明或透明的像素)。由于制造缺陷，这些死像素通常能够在许多显示器件中发现，并且它们的位置和缺陷值能够被预先评估。唯相位显示器件中的多个死像素能够被分为3个主要类型。对于不透明的死像素，全息图处理器组件106能够将这种死像素的值(例如，复杂虚部)设定或修改为零。对于不具有相位移的透明死像素，全息图处理器组件106能够将该死像素的值的实部和虚部分别设定或修改为统一(例如，一)和零。对于具有固定相位移φ的死像素，全息图处理器组件106能够分别将该死像素的实部和虚部的值设定或修改为cos(φ)和sin(φ)。

无论是正常像素还是死像素，可能由像素值造成的误差能够例如根据方程(3)来计算。对于正被扫描的复杂全息图的特定像素，如本文描述的，经由LERDR过程、BERD过程或UERD过程，全息图处理器组件106能够将这种误差扩散到其邻近的正常像素(例如，邻近像素)。

另外，全息图处理器组件106能够将加权因数增加到能够大于1的因数C。在一些实施方式中，通过假设或认为

全息图处理器组件106(或另一个组件)能够从与正常像素相关联的加权因数之和的倒数推导出因数C。

图8显示根据公开主题的各种方案和实施例的示例全息图部分800的示意图，该示例全息图部分800包括死像素以促进示出全息图处理器组件106如何能够在复杂全息图的像素的处理期间管理死像素。如在示例全息图部分800中描述的，像素

(灰色调突出显示)和

(灰色调突出显示)能够是死像素。在这种情况下，全息图处理器组件106能够确定其仅将像素

的误差扩散到像素

和

相应地，全息图处理器组件106还能够确定其将系数w₂和w₄增加为因数

并且能够将系数w₂和w₄增加为因数

如果碰巧与被扫描并转换(例如，转换成相位值)的像素相关联的所有四个邻近像素是死像素，则全息图处理器组件106不会将被扫描并转换的像素的误差扩散到其邻近像素。

本文还公开了基于公开主题的各种方案的实施方式的包括LERDR过程的实验结果。图9、图10以及图11分别显示了“CTU”的示例二进制图像900、已知为“Lena”的示例灰度图像1000以及已知为“Peppers”的示例灰度图像1100。图像900、1000以及1100被采用来促进评估公开主题的包括LERDR过程的各种方案。根据公开主题的各种方案和实施方式，方程(3)被应用(例如，被HGC102或另一个组件应用)来基于菲涅耳衍射生成各个图像900、1000以及1100的各个复杂菲涅耳全息图。各个复杂的菲涅耳全息图以及测试图像900、1000以及1100由2048×2048个像素组成，每一个像素具有7微米(m)×7m的正方形尺寸。光束的波长是650nm。所有的图像平行于全息图平面并且位于离全息图平面的0.3m处。3个复杂全息图的数值重构图像与原始图像在视觉上相同，因此本文未示出。

接下来，全息图处理器组件106使用LERD过程、LERDR过程的第一阶段将各个全息图转换成各个唯相位全息图，其中根据方程(1)，各个全息图的每一个的幅度分量能够被去除(例如，被全息图处理器组件106去除)，多个全息图的每一个片断的长度是8个像素，例如，M＝8。图12、图13以及图14分别显示了根据公开主题的各种方案和实施方式的各个幅度分量被去除了的各个全息图的数值重构图像1200、1300以及1400。在图12、图13以及图14中，能够观察到，数值重构图像1200、1300以及1400相当嘈杂，尤其在各个图像的黑色背景区域。

为了促进克服该噪声问题，全息图处理器组件106还将误差再分配过程、LERDR过程的第二阶段应用于在LERDR过程的阶段1中获得的各个唯相位全息图，以生成各个LERDR全息图(其是唯相位全息图)。图15、图16以及图17显示了各个LERDR全息图的各个重构图像1500、1600以及1700。在各个LERDR全息图的各个重构图像1500、1600以及1700中，能够观察到，噪声信号不再存在或至少大体不再存在于各个重构图像1500、1600以及1700中，并且重构图像1500、1600以及1700具有的外观和视觉质量分别类似或至少大体类似于原始图像900、1000以及1100的外观和视觉质量。

对上文提到的唯相位全息图的重构图像的质量的定量评价在表1中列出。

表1参考从原始复杂全息图获得的那些，来自LERD(图12、图13以及图14)、LERDR(图15、图16以及图17)以及BERD方法所推导的唯相位全息图的重构图像的保真度之间的定量比较。报告值是PSNR值。

	CTU	Lena	Peppers
				LERD方法	24.6dB	23.4dB	22.9dB
LERDR方法	33.4dB	35.0dB	34.1dB
				BERD方法	36.9dB	38.6dB	37.4dB

该评估基于峰值信号噪声比(PSNR)、参考原始的复杂全息图的重构图像计算的保真度测量。使用LERD和LERDR过程所推导的唯相位全息图的PSNR值在该表的第一行和第二行中分别给出。结果和对应图像的视觉质量一致，反映出了LERD全息图的重构图像的相对较低的保真度(小PSNR)以及从LERDR过程推导的重构图像的高保真度。能够观察到的是，轻微的模糊由于低通过滤被施加在了LERDR全息图的重构图像上，但轻微的模糊效果并不明显或显著。为了比较，从BERD方法获得的结果在表1的最后一行中示出。关于计算效率，基于个人计算机(NvidiaGTX590GPU)生成LERDR全息图花费的时间少于6毫秒(ms)，其大约是0.72s/6ms＝120倍(超过2个数量级)，比BERD方法快。

公开主题能够具有与用于全息图处理和生成的现有系统、方法以及技术有关的许多方案。公开主题相对于现有系统、方法以及技术的一个优点能够是根据公开主题生成的LERDR全息图的重构图像能够类似于利用原始复杂全息图获得的重构图像。公开主题相对于现有系统、方法以及技术的另一个优点在于与现有系统、方法以及技术相比，公开主题能够涉及的计算量相对较少，使得通过使用能够实施公开主题的各种方案和实施例的商品个人计算机能够快速实现(例如，以视频速率或更快的速率)2048×2048个像素的中等尺寸复杂全息图或更大的复杂全息图(例如，4000×4000个像素复杂全息图或更大的全息图)的转换。公开主题相对于现有系统、方法以及技术的又一个优点在于公开主题能够被直接应用于现存的复杂菲涅耳全息图，而无需原始物体对象的存在。

图18示出根据公开主题的各种方案和实施方式的示例HGC1800的方框图，该HGC1800能够至少部分基于真实或合成3-D对象场景的3-D复杂全息图(例如，全视差复杂3-D菲涅耳全息图)有效地(例如，以视频速率或更快的速率实时或至少接近实时地)生成3-D相位全息图(例如，全视差3-D相位全息图)。HGC1800能够包括能够被用来在HGC1800与其它组件(例如，显示组件、场景捕获器件、处理器组件、用户界面、数据存储等)之间传递(例如，传输、接收)信息的通信器组件1802。该信息能够包括例如真实或合成的3-D对象场景、全息图或全息图像、有关限定的全息图生成标准的信息、与能够促进全息图或全息图像的生成的算法(例如，LERDR算法、BERD算法、UERD算法等)有关的信息。

HGC1800能够包括能够聚合从各种实体(例如，场景捕获器件、显示组件、处理器组件、用户界面、数据存储等)接收(例如，获得的)数据的聚合器组件1804。至少部分基于数据类型、数据源、数据生成或接收的时间或日期、与数据相关联的对象点、一元件(例如，像素)所属的全息图(例如，复杂全息图)中的行(例如，第一行、第二行、第三行等，或奇数行、偶数行)、一元件所属的一行的一片断(例如，第一行中的第一片断、第一行中的第二片断、第一行中的第三片断等)、一全息图的作为另一个元件的邻近元件的一元件、与透明等级相关联的像素、与数据相关联的视觉角度等，聚合器组件1804能够使各个数据项相互关联，以促进数据的处理(例如，通过分析器组件1806的数据的分析)。

分析器组件1806能够分析数据以促进确定用来将复杂全息图分隔成多个全息图片断(例如，确定每一个全息图片断应当多长)的分隔方案，将复杂全息图分隔成多个片断，将复杂全息图中的多个元件(例如，多个像素)的复值转换成相位值(例如，唯相位值或相位特定值)，设定有关将与元件相关联的误差扩散到其邻近元件的系数和/或加权，更新复杂全息图中的元件的指定邻近元件的值以促进将因转换引起的与元件相关联的误差扩散到该元件的指定邻近元件，将与全息图片断的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻的全息图片断，至少部分基于复杂全息图生成与对象场景(例如，3-D对象场景)相关联的相位全息图(例如，POH、相位特定全息图或纯相位全息图)，识别复杂全息图中的死像素，为死像素设定多个值(例如，实部和虚部的值)，设定有关死像素的系数和/或加权，和/或识别3-D对象场景的多个元件(例如，对象点、特征等)以促进生成全息图(例如，相位全息图)等，并且分析器组件1806能够至少部分基于数据分析生成分析结果。至少部分基于该分析的结果，HGC1800(例如，使用全息图处理器组件1808)能够至少部分基于对象场景生成复杂全息图，将复杂全息图分隔成具有期望长度的多个全息图片断(例如，每一个全息图片断具有指定数量的元件)，(例如，并行地)将复杂全息图的多个全息图片断的多个元件的复值转换成相位值，确定和/或设定有关将与元件相关联的误差扩散到其邻近元件的系数和/或加权，更新复杂全息图中的元件(例如，其复值被转换成相位值)的指定邻近元件的值以促进将因转换引起的与元件相关联的误差扩散到该元件的指定邻近元件，将与全息图片断的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻的(例如，邻近)全息图片断，至少部分基于复杂全息图生成与对象场景相关联的相位全息图，识别复杂全息图中的死像素，为死像素确定和/或设定多个值(例如，实部和虚部的值)，确定和/或设定有关死像素的系数和/或加权，和/或识别3-D对象场景的多个元件(例如，对象点、特征等)以促进生成全息图，或者HGC1800对与多个全息图有关的数据进行其它过程。

HGC1800能够包括能够处理复杂全息图以生成能够使用显示组件(包括例如唯相位显示器件)来显示的相位全息图的全息图处理器组件1808。根据各种方案和实施例，至少部分基于分析结果，全息图处理器组件1808能够至少部分基于对象场景生成复杂全息图，将该复杂全息图分隔成具有期望长度的多个全息图片断，(例如，并行地)将复杂全息图中的多个元件的复值转换成相位值，确定和/或设定有关将与元件相关联的误差扩散到其邻近元件的系数和/或加权，更新复杂全息图中的元件(例如，其复值被转换成相位值)的指定邻近元件的值以促进将因转换引起的与元件相关联的误差扩散到该元件的指定邻近元件，将与全息图片断的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻的全息图片断，至少部分基于复杂全息图生成与对象场景相关联的相位全息图，识别复杂全息图中的死像素，为死像素确定和/或设定多个值(例如，实部和虚部的值)，确定和/或设定有关死像素的系数和/或加权，和/或识别3-D对象场景的多个元件(例如，对象点、特征等)以促进生成全息图，或者全息图处理器组件1808对与多个全息图有关的数据进行其它过程。在一些实施方式中，全息图处理器组件1808能够包括例如全息控制器组件1810、计算器组件1812、全息图生成器组件1814、分隔组件1816、扫描器组件1818、转换器组件1820、更新组件1822、误差再分配组件1824和/或死像素管理组件1826。

全息控制器组件1810能够控制与处理并生成复杂全息图(例如，全视差复杂3-D菲涅耳全息图)、至少部分基于该复杂全息图生成相位全息图和/或至少部分基于该相位全息图生成相应的重构全息图像有关的多个操作。全息控制器组件1810能够促进控制由全息图处理器组件1808的各种组件进行的操作、控制全息图处理器组件1808的各种组件之间的数据流、控制全息图处理器组件1808与HGC1800的其它组件之间的数据流等。

计算器组件1812能够根据各种方程(例如，数学方程)对数据(例如，具有各个值的数据)进行计算，以促进生成复杂全息图，将复杂全息图分隔成多个全息图片断，至少部分基于复杂全息图生成相位全息图，将复杂全息图的一元件的复值转换成相位值，确定或计算将与元件相关联的误差扩散到其邻近元件所相关联的系数或加权，更新复值被转换成相位值的元件的指定邻近元件的复值，将与全息图片断的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻的全息图片断，为死像素确定或计算多个值，确定或计算与死像素相关联的系数或加权等。计算器组件1812能够促进计算例如与生成或处理相位全息图有关的包括本文公开的方程的一个或多个方程的结果。

全息图生成器组件1814能够促进例如使用本文公开的一个或多个快速全息图生成技术、过程或方法以期望速率(例如，以视频速率或更快的速率(例如，大致每秒40帧或更快))生成能够表示对象场景的复杂全息图。全息图生成器组件1814还能够促进处理复杂全息图从而以期望速率(例如，以视频速率或更快的速率(例如，大致每秒40帧或更快))生成能够与复杂全息图对应的相位全息图。

分隔组件1816能够将复杂全息图分隔成多个全息图片断，其中例如，根据LERDR过程或算法，每一个全息图片断能够包括期望或指定数量的元件(例如，像素)。当分隔复杂全息图时，分隔组件1816能够均匀地分隔多个全息图片断(例如，每一个全息图片断能够包括与其它全息图片断相同数量的元件)。当分隔复杂全息图时，分隔组件1816还能够将复杂全息图分隔成彼此不重叠的全息图片断，其中复杂全息图的每一个像素仅能够是一个特定全息图片断的一元件。

扫描器组件1818能够访问、扫描、分析或检查复杂全息图的多个片断的多个元件(例如，像素)以促进将多个元件的复值转换成相位值。扫描器组件1818还能够促进确定复杂全息图的各个元件的复值。扫描器组件1818能够根据例如LERDR过程、BERD过程或UERD过程扫描复杂全息图的多个元件，如本文更加完全公开的。例如，当采用LERDR过程时，以逐片断以及逐行方式(例如，扫描第一行的第一片断中的多个像素、扫描第一行的第二片断中的多个像素等)，例如，以左向右方式(例如，通过扫描一行中的一像素、扫描该行中的该像素右边的下一个像素等)，或可替代地，以右向左方式(例如，通过扫描第一行的第一片断中的一像素、扫描该片断中的该像素左边的下一个像素等)，扫描器组件1818能够访问、扫描、分析或检查复杂全息图的多个片段的多个元件。当采用BERD过程时，扫描器组件1818能够沿第一方向(例如，左向右方向)访问、扫描、分析或检查复杂全息图的奇数行的多个元件，并且能够沿第二方向(例如，右向左方向)访问、扫描、分析或检查复杂全息图的偶数行的多个元件。当采用UERD过程时，以逐行方式(例如，扫描第一行中的多个像素、扫描第二行中的多个像素等)，例如，以左向右方式(例如，通过扫描一行中的一像素、扫描该行中的该像素右边的下一个像素等)，扫描器组件1818能够访问、扫描、分析或检查复杂全息图的多个元件。

转换器组件1820能够将全息图的元件的复值转换成相位值(例如，唯相位值或相位特定值)。举例说，例如，根据方程(1)，转换器组件1820能够将每一个元件的幅度设定或修改为能够去除幅度信息的期望固定值(例如，单位值，使得该元件的幅度分量能够是透明的)。

更新组件1822能够促进更新复杂全息图中特定(例如，指定的、未访问的)邻近元件的复值，该邻近元件接近已将复值修改或转换成相位值的一元件。更新组件1822能够进行这些特定邻近元件的复值的更新以促进将与该元件的复值向相位值的转换相关联的误差扩散到这些特定邻近元件，如本文更加完全公开的(例如，根据本文公开的可适用方程以及本文公开的过程(例如，LERDR过程、BERD过程、UERD过程))。

误差再分配组件1824能够促进将与全息图片断的最后一个元件的复值向相位值的转换相关联的误差再分配到能够相邻(例如，能够邻近)该最后一个元件和全息图片断的另一个全息图片断。在一些实施方式中，误差再分配组件1824能够对相位全息图(例如，误差再分配之前的LERD全息图)和/或该相位全息图中全息图片断或其相关联的全息图片断的每一个最后一个元件进行或应用低通过滤(例如，使用低通滤波器)，以促进再分配与每一个全息图片断的最后一个元件相关联的误差(例如，误差信号)，使得该相位全息图的每一个片断的最后一个元件的误差能够被扩散到该相位全息图中的相邻的全息图片断。为了促进应用低通过滤，例如，根据方程11和/或方程12，如本文更加完全公开的，误差再分配组件1824能够促进再分配与最后一个元件相关联的误差。通过误差再分配组件1824对LERD全息图进行误差再分配能够生成相位全息图(其是LERDR全息图)。

死像素管理组件1826能够被采用来促进管理在复杂全息图中识别或检测的任何死像素。死像素管理组件1826能够促进降低相位全息图对死像素(例如，不具有相位移或固定相位移(其不依赖于施加于该像素的值)的不透明或透明的像素)的灵敏度。例如，对于不透明的死像素，死像素管理组件1826能够将这种死像素的多个值(例如，复杂的虚部)设定或修改为零。对于不具有相位移的透明死像素，死像素管理组件1826能够将该死像素的值的实部和虚部分别设定或修改为统一(例如，一)和零。对于具有固定相位移φ的死像素，死像素管理组件1826能够分别将该死像素的实部和虚部的值设定或修改为cos(φ)和sin(φ)。死像素管理组件1826还能够促进确定或修改在误差扩散过程期间施加的加权因数或系数值以促进解释死像素，如本文更加完全公开的。

HGC1800还能够包括能够与其它组件(例如，通信器组件1802、聚合器组件1804、分析器组件1806、全息图处理器组件1808等)配合操作的处理器组件1828以促进进行HGC1800的各种功能。处理器组件1828能够采用能够处理诸如与对象场景(例如，3-D对象场景)有关的信息(例如，视觉信息)等数据、全息数据、与HGC1800及相关联的组件所相关联的参数有关的数据等的一个或多个处理器(例如，中央处理单元(CPU)、GPU、FPGA等)、微处理器或控制器。以促进生成全息图(例如，全视差复杂3-D菲涅耳全息图、基于复杂全息图的相位全息图)和表示3-D对象场景的对应全息图像，并且处理器组件1828能够控制HGC1800与和HGC1800相关联的其它组件之间的数据流。

在另一个方案中，HGC1800能够包含数据存储1830，数据存储1830能够存储数据结构(例如，用户数据、元数据)；代码结构(例如，模块、对象、类、规程)、命令或指令；与对象点有关的信息；与(例如，表示)对象场景有关的信息；模型数据；全息数据；与生成全息图、将复杂全息图分隔成多个全息图片断、将复杂全息图的元件的复值转换成相位值、将与元件相关联的误差扩散到该元件的特定邻近元件、将与全息图片断的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻的全息图片断、管理复杂全息图中的多个死像素等有关的信息；参数数据；多个算法(例如，以期望速率(例如，以视频速率或更快的速率)快速生成多个全息图有关的算法；与生成复杂全息图有关的算法；LERDR算法；BERD算法；UERD算法等)；与全息图生成有关的多个标准等。在一方案中，处理器组件1828能够被功能性地耦合(例如，经由存储器总线)至数据存储1830，以便存储并检索用于至少部分操作和/或将功能赋予通信器组件1802、聚合器组件1804、分析器组件1806、全息图处理器组件1808等需要的信息和/或HGC1800的大体任何其它操作方案。应当认识到并理解，HGC1800的各种组件能够彼此之间和/或在实施HGC1800的多个操作需要的与HGC1800相关联的其它组件之间传递信息。还应当认识到并理解，HGC1800的各个组件(例如，通信器组件1802、聚合器组件1804、分析器组件1806、全息图处理器组件1808等)的每一个能够是独立的单元，能够被包括在HGC1800(如描述的)内，能够被合并在HGC1800(例如，全息图处理器组件1808)的另一个组件或与HGC1800分离的组件内，和/或事实上其任何适合的组合，如所需要的。

应当认识到并理解，根据各种其它方案和实施例，HGC1800或与其相关联的组件能够包括或与能够被采用来促进生成全息图和/或生成或显示表示3-D对象场景的相应全息图像的其它组件(为了简洁而未示出)相关联，例如，模型器组件(例如，用于促进生成能够被用来生成或显示全息图的模型数据)、适配器组件(例如，用于促进改编或修改全息图像或数据以促进理想地生成或显示全息图)、基准光束组件(例如，用于将基准光束施加于3-D对象场景和/或3-D全息图)、显现组件(例如，用于显现或将与3-D对象场景相关联的诸如模型数据或衍射图案数据等数据转换成相应的全息数据，其能够被用来生成作为3-D对象场景的复制的全息图)、反射器组件(例如，用于反射全息图像以促进全息图的显示)，和/或多个显示器分隔区(例如，将显示器分隔成期望数量的分隔区以显示全息图的不同视角)。

参照图19，描述了根据公开主题的各种方案和实施例的系统1900的方框图，系统1900能够采用智能促进将真实或合成的3-D对象场景的复杂3-D全息图(例如，全视差复杂3-D菲涅耳全息图)转换成相位全息图以促进至少部分基于该相位全息图生成全息图像。如本文更加完全公开的，系统1900能够包括能够理想地生成能够表示3-D对象场景(例如，从能够与3-D对象场景的多个不同的可视角度对应的3-D对象场景的多个不同的可视角度的真实或计算机合成的3-D对象场景)的全息图(例如，3-D全息图像的序列)。应当认识到，HGC1902能够与各个组件(例如，分别命名的组件)相同或类似，和/或能够包含与各个组件相同或类似的功能，如本文更加完全描述的。HGC1902能够包括全息图处理器组件(图19中未示出，例如，如在图1和图18中描述的，或本文针对图1和图18描述的)，该全息图处理器组件能够至少部分基于原始全视差复杂数字3-D菲涅耳全息图生成全视差数字3-D相位全息图(例如，菲涅耳全息图)，以促进生成或重构能够重现或重建原始真实或合成3-D对象场景并且能够在显示组件(例如，诸如唯相位SLM显示器件或唯相位LCoS显示器件等唯相位显示器件)上理想地(例如，具有理想高的质量和分辨率)显示的全视差数字3-D全息图像(例如，3-D菲涅耳全息图像)，如本文更加完全公开的。

系统1900还能够包括能够经由总线与(例如，可通信地连接至)HGC1902和/或其它组件(例如，系统1900的多个组件)相关联的处理器组件1904。根据公开主题的实施例，处理器组件1904能够是能够管理通信并运行应用程序的应用程序处理器。例如，处理器组件1904能够是能够被计算机、移动计算器件、个人数据助理器(PDA)或其它电子计算器件采用的处理器。处理器组件1904能够生成命令，以促进生成多个全息图，将复杂全息图分隔成多个全息图片断，将多个复杂全息图转换成多个相位全息图，将复杂全息图的各个像素的各个误差扩散成邻近像素，将与多个全息图片断的最后一个像素相关联的误差再分配到各个相邻的片断，和/或从与通过HGC1902获得或创建的3-D对象场景的多个不同的可视角度对应的多个不同的可视角度来显示3-D对象场景的全息图像，修改与HGC1902相关联的参数等。

系统1900还能够包括智能组件1906，智能组件1906能够与(例如，可通信地连接至)HGC1902、处理器组件1904和/或系统1900所关联的其它组件相关联，以促进分析诸如当前和/或历史信息等数据，并且，至少部分基于这种信息，智能组件1906能够作出推论和/或决定，所述推论和/或决定是关于，例如将复杂全息图分隔成多个全息图片断，将一像素的值从复值转换成相位值(例如，唯相位值或相位特定值)，将与转换像素相关联的误差扩散到邻近像素，将与多个全息图片断的最后一个像素相关联的误差再分配到各个相邻的片断，确定对复杂全息图进行的转换过程(例如，LERDR过程、BERD过程、UERD过程等)以将其转换成相位全息图，当邻近像素是死像素时管理与像素的值从复值向相位值的转换相关联的误差扩散到邻近像素，以促进生成3-D全息图(例如，至少部分基于原始复杂全息图的相位全息图)和/或能够重现3-D对象场景的相应3-D全息图像，确定和/或设定与HGC1902及关联组件相关联的参数等。

例如，部分基于当前和/或历史证据，智能组件1906能够推论或确定有关将复杂全息图分隔成多个片断所使用的全息图片断的尺寸、施加于像素以促进将复值转换成相位值的值(例如，固定幅度值)、用于进行有关将与转换像素相关联的误差扩散到邻近像素的操作、用于进行有关将与全息图片断的最后一个像素相关联的误差再分配到相邻的全息图片断的操作、一种对复杂全息图进行的用以将其转换成相位全息图的转换过程(例如，LERDR过程、BERD过程、UERD过程等)、用于进行有关当邻近像素是死像素时管理与像素的复值向相位值转换相关联的误差扩散到邻近像素的操作、关于HGC1902进行多个操作使用的一个或多个参数的各个参数值等。

在一方案中，智能组件1906能够将与推论和/或决定有关的信息传递到HGC1902。至少部分基于由智能组件1906作出的推论或决定，HGC1902能够采取(例如，自动或动态地采取)一个或多个动作以促进从与通过HGC1902获得或生成的3-D对象场景的多个不同的可视角度对应的多个不同的可视角度生成3-D对象场景的3-D全息图和/或3-D全息图像。举例说，HGC1902能够确定、识别和/或选择有关将复杂全息图分隔成多个片断所使用的全息图片断的尺寸、施加于像素以促进将复值转换成相位值的值(例如，固定幅度值)、用于进行有关将与转换像素相关联的误差扩散到邻近像素的操作、用于进行有关将与全息图片断的最后一个像素相关联的误差再分配到相邻的全息图片断的操作、一种对复杂全息图进行的用以将其转换成相位全息图的转换过程(例如，LERDR过程、BERD过程、UERD过程等)、用于进行有关当邻近像素是死像素时管理与像素的复值向相位值转换相关联的误差扩散到邻近像素的操作、关于HGC1902进行多个操作使用的一个或多个参数的各个参数值等，以促进生成3-D对象场景的3-D全息图(例如，3-D相位全息图)和/或3-D全息图像，如本文公开的。

应当理解，通过经事件和/或数据捕获的一组观察结果，智能组件1906能够设置用于推理或推断系统、环境和/或用户的状态。例如，推断结果能够被用于识别特定背景或动作，或能够对状态产生概率分布。推断结果能够是概率性的，即能够是基于对数据和事件的考虑对感兴趣的状态进行的概率分布的计算。推断结果也可是指用于通过一组事件和/或数据来构成较高层次事件的技术。这种推断结果使得可通过一组观察的事件和/或存储的事件数据(例如，历史数据)构建新的事件或动作，而无论这些事件在时间接近(closetemporal proximity)中是否密切相关，以及无论这些事件或数据是否来自一个或几个事件和数据源。结合公开主题，能够结合进行自动和/或推断的动作来采用各种分类(明确和/或隐含训练的)方案和/或系统(例如，支持向量机、神经网络、专家系统、贝叶斯置信网络、模糊逻辑以及数据融合引擎等)。

分类器是将输入属性向量，x＝(x1、x2、x3、x4、xn)，映射到置信度的函数，而该输入属于类，即，f(x)＝置信度(类)。这种分类能够采用概率性和/或基于统计的分析(例如，将分析工具(analysis utilities)和成本列入考虑因素)，以预测或推断用户期望自动进行的动作。支持向量机(SVM)是所能够采用的分类器的示例。SVM通过在可能的输入的空间中查找超曲面(hypersurface)进行操作，该超曲面企图从非触发事件分离出触发标准。直观地，这使得分类得以校正用于测试附近的数据，但与训练数据不同。其它定向和非定向模型分类途径包括，例如，朴素贝叶斯、贝叶斯网络、决策树、神经网络、模糊逻辑模型，并且提供不同独立图案的概率分类模型能够被采用。本文使用的分类还将用来开发优先级模型的统计回归包括在内。

系统1900还能够包括重现组件1908，其能够与处理器组件1904连接。重现组件1908能够提供各种类型的用户界面以促进用户与耦合至处理器组件1904的任何组件之间的交互。如描述的，重现组件1908是能够被处理器组件1904及相关联组件利用的单独的实体。然而，应当理解的是，重现组件1908和/或类似的视图组件能够被合并到处理器组件1904中和/或能够是独立的单元。重现组件1908能够提供一个或多个图形用户界面(GUI)(例如，触摸屏GUI)、命令行界面等。例如，给用户提供用于加载、导入、读取数据等的区域或装置的GUI能够被显现并且能够包括用于呈现此类结果的区域。这些区域能够包括已知的文字和/或图形区域，包括对话框、静态控制、下拉菜单、列表框、弹出式菜单(如编辑控制)、组合框、单选按钮、复选框、下压按钮以及图形框。另外，能够采用促进重现的工具，例如用于导航的垂直滚动条和/或水平滚动条以及用于确定区域是否可见的工具栏按钮。例如，用户能够与耦合至和/或合并到处理器组件1904中的一个或多个组件交互。

例如，用户还能够与用于经由诸如鼠标、滚球(roller ball)、按键、键盘、触摸屏、笔和/或语音激活等各种器件选择并提供信息的多个区域交互。典型地，例如下压按钮或键盘上的回车键等机制能够在键入信息后被采用以启动搜索。然而，应当理解，要求保护的主题不限于此。例如，仅突出显示复选框能够启动信息传送。在另一个示例中，能够采用命令行界面。例如，该命令行界面能够经由提供文本消息将信息提示(例如，经由显示器上的文本消息以及音频信号音(audio tone))给用户。用户能够提供合适的信息，例如与在界面提示中提供的选项对应的文字数(alpha-numeric)输入或在提示中提出的问题的回答。应当认识到，命令行界面能够与GUI和/或API结合使用。另外，命令行界面能够与硬件(例如，视频卡)和/或具有有限图形支持和/或低带宽通信渠道的显示器(例如，黑白和EGA)结合使用。

根据公开主题的一个实施例，HGC1902和/或其它组件能够被置于单个集成电路芯片上或在单个集成电路芯片上实施。根据另一个实施例，HGC1902和/或其它组件能够在专用集成电路芯片(ASIC)上被实施。在另一个实施例中，HGC1902和/或其它组件能够被置于多个管芯或芯片上或在多个管芯或芯片上实施。

已相对于若干组件之间的交互描述了上述系统和/或器件。应当理解，这些系统和组件能够包括这些组件或在其中指定的子组件、指定组件或子组件的一些和/或额外组件。子组件也可以被实施为可通信地耦合至其它组件而不是包括在父组件内的组件。而且，一个或多个组件和/或子组件可以被结合到提供聚合功能的单个组件中。这些组件还可以与一个或多个其它组件交互，为了简洁起见，本文未具体描述，但这是本领域技术人员所已知的。

图20-图21示出根据公开主题的多个方法和/或流程图。为了解释起来简便，这些方法被描绘和描述为一系列的动作。应当理解并认识到，公开主题不限于所示出的动作和/或动作顺序，例如，这些动作可以以各种顺序出现和/或同时出现，并且还具有其它在本文没有呈现和描述的动作。此外，根据公开主题，并不是所有示出的动作对于实施这些方法都是必需的。另外，本领域技术人员将理解并认识到这些方法可以经由状态图被可选择地表示为一系列相关状态或多个事件。额外地，应当进一步认识到，在下文中以及贯穿本说明书公开的方法能够被存储于制品上，以促进将这些方法输送并传递到计算机。本文使用的术语制品旨在包含任何计算机可读器件、载体或介质可访问的计算机程序。

参照图20，示出了根据公开主题的各种方案和实施例的示例方法2000的流程图，该示例方法2000能够有效并快速地(例如，以视频速率或更快的速率实时或至少接近实时地)将真实或合成的3-D对象场景的复杂3-D全息图(例如，复杂全视差3-D菲涅耳全息图)转换以生成相位全息图。方法2000能够通过包括全息图处理器组件的HGC被实施。在一些实施方式中，如期望的，该全息图处理器组件能够并行地(例如，同时地)进行方法2000的全部或一些操作。

在2002，对于复杂全息图的多个元件(例如，像素)的每一个或期望部分，该复杂全息图的全息图片段的元件的复值能够被转换成相位值，其中该复杂全息图被分割成包括多个全息图片段的一组全息图片段。该全息图处理器组件能够接收或生成能够从原始3-D对象场景的期望数量的不同视觉角度重现3-D对象场景的复杂全息图。该复杂全息图能够包括一组元件，其中该组元件能够包括幅度部分和相位部分(例如，每一个元件能够具有复值，包括复值的幅度部分和相位部分)。

该全息图处理器组件能够将该复杂全息图分割成一组全息图片段，其中每一个全息图片段(例如，全息图部分)能够包括复杂全息图的该组元件的一子集元件。对于复杂全息图的各个全息图片段的各个元件的每一个或期望部分，该全息图处理器组件能够将元件的复值转换成相位值(例如，唯相位值、相位特定值或纯相位值)。举例说，作为采用LERDR过程的一部分，全息图处理器组件能够扫描、分析或检查该复杂全息图的各个全息图片段的各个元件的每一个或期望部分，并且能够将各个元件的各个复值转换成各个相位值，如本文更加完全公开的。

在2004，关于复值已被转换成了相位值的元件的每一个或期望部分，LERDR过程能够被进行用于促进将与元件的复值向相位值的转换相关联的误差扩散到接近该元件的一邻近元件子集，以促进至少部分基于该复杂全息图生成相位全息图。全息图处理器组件能够进行LERDR过程来促进将与元件的复值向相位值的转换相关联的误差扩散到接近该元件的该邻近元件子集，以促进补偿或减少该误差对全息图的其它元件(例如，该邻近元件子集)的影响，以及至少部分基于该复杂全息图生成相位全息图。该元件的该邻近元件子集包括接近(例如，相邻于、邻接、靠近或在限定距离内)该元件的未被全息图处理器组件访问或扫描的多个元件。

对于全息图片段的元件(其不是全息图片段的最后一个元件)，全息图处理器组件能够进行限定的误差扩散过程以促进将与该元件相关联的误差扩散到该全息图片段的相邻该全息图片段中的该元件且处于与该元件相同的行的邻近元件，并且扩散到位于下一行(例如，该元件所属的行下方的行)中且接近(例如，大部分接近)该复杂全息图中的该元件的三个邻近元件。对于全息图片段的元件(其是全息图片段的最后一个元件)，全息图处理器组件能够进行限定的误差扩散过程以促进将与该片段的最后一个元件相关联的误差扩散到处于下一行(例如，该元件所属的行下方的行)且接近(例如，大部分接近)该复杂全息图中的该片段的最后一个元件的三个邻近元件，但是不将与最后一个元件相关联的误差扩散到处于该行的相邻于该片段的最后一个元件的下一个元件，因为下一个元件是另一个全息图片段的一部分。为了促进解决或补偿与该片段的最后一个元件相关联的误差，全息图处理器组件能够进行误差再分配过程以促进将与该片段的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻于该全息图的该行中的最后一个元件(及其相关联全息图片段)的另一个全息图片段，如本文更加完全公开的。

HGC和/或显示组件能够促进至少部分基于相位全息图生成并显示能够重现原始对象场景的全息图像用于重现给观察者，其中全息图像能够是能够从原始3-D对象场景的不同视觉角度重现原始3-D对象场景的全视差3-D全息图像。重构全息图像能够例如通过将相干光束施加于相位全息图而生成。

转向图21，描述了根据公开主题的各种方案和实施例的示例方法2100的流程图，该示例方法2100能够有效并快速地(例如，以视频速率或更快的速率实时或至少接近实时地)将真实或合成3-D对象场景的复杂3-D全息图(例如，复杂全视差3-D菲涅耳全息图)转换成以至少部分基于LERDR过程生成相位全息图。方法2100能够通过包括全息图处理器组件、显示组件和/或其它组件的HGC实施。在一些实施方式中，如期望的，全息图处理器组件能够并行地(例如，同时地)进行方法2100的全部或一些操作。

在2102，能够接收对象场景的复杂全息图。HGC能够生成或获得能够从期望数量的视觉角度重现3-D对象场景的复杂全息图(例如，复杂全视差3-D数字菲涅耳全息图)。该复杂全息图能够至少部分基于真实和/或合成的3-D对象场景。全息图处理器组件能够接收3-D对象场景的复杂全息图。

在2104，该复杂全息图能够被分割成一组全息图片段。该全息图处理器组件能够将该复杂全息图分割成一组全息图片段，其中每一个全息图片段能够包括该复杂全息图的该组元件的一子集元件。该多个全息图片段能够是均匀的(例如，每一个全息图片段能够包含与该复杂全息图的其它全息图片段相同数量的元件)。全息图片段的该子集元件能够是处于相同行的元件，其中每一个元件相邻于该全息图片段中的至少一个其它元件。该多个全息图片段能够相对于彼此不-重叠。

在2106，对于复杂全息图的各个全息图片段的各个元件(例如，像素)的每一个或期望部分，该复杂全息图的全息图片段的元件能够被扫描或分析。全息图处理器组件能够扫描或分析该元件以促进将该元件的复值转换成相位值。根据LERDR过程，全息图处理器组件能够以逐片段方式(例如，其中多个全息图片段能够被同时扫描或分析)以及以逐行方式(例如，扫描第一行中的第一子集全息图片段的各个元件、扫描第二行中的第二子集全息图片段的各个元件等(例如，从复杂全息图的顶行向下至底行))扫描或分析复杂全息图的各个全息图片段的各个元件。全息图处理器组件能够例如以左向右方式(例如，通过扫描一行中的一元件、扫描该行中该元件右边的下一个元件等)或以右向左方式(例如，通过扫描一行中的一元件、扫描该行中该元件左边的下一个元件等)扫描或分析这些元件。

在2108，对于复杂全息图的多个元件(例如，像素)的每一个或期望部分，该复杂全息图的该元件(例如，在2106被扫描或分析的元件)的复值能够被转换成相位值。对于复杂全息图的各个全息图片段的各个元件的每一个或期望部分，该全息图处理器组件能够将元件的复值转换成相位值(例如，唯相位值、相位特定值或纯相位值)。举例说，作为采用LERDR过程的一部分，至少部分基于该元件的扫描或分析，全息图处理器组件能够将该元件的复值转换成相位值，如本文更加完全公开的。

在2110，对于复值已被转换成了相位值的每一个元件，能够进行确定复值已被转换成了相位值的元件是否是全息图片段的最后一个元件。对于其复值已被转换成相位值的每一个元件，全息图处理器组件能够确定待估计的元件是否是全息图片段的最后一个元件。作为LERDR过程的一部分，全息图处理器组件能够对全息图片段的最后一个元件进行与对该全息图片段的其它元件不同的误差扩散过程，如本文更加完全公开的。

在2112，对于其复值已被转换成相位值的每一个元件(其不是片段的最后一个元件)，响应于确定待估计的元件不是全息图片段的最后一个元件，由于其复值向相位值的转换，接近(例如，相邻于、邻接、靠近或在其限定的距离内)的一邻近元件子集的各个邻近元件的各个复值能够被更新以促进将与该元件相关联的误差扩散，其中该邻近元件子集能够包括相邻于该全息图片段中的该元件的邻近元件(且处于与该元件相同的行)以及与该全息图内该元件所处的行相邻的下一行中的三个邻近元件。该邻近元件子集中的多个邻近元件能够是未被全息图处理器组件访问或扫描的多个元件。对于其复值已被转换成相位值的每一个元件，根据LERDR过程，全息图处理器组件能够进行误差扩散过程以促进将与该元件相关联的误差扩散，以促进生成能够重现原始对象场景的相位全息图(例如，全视差3-D相位全息图)。举例说，作为LERDR过程的一部分，由于该转换以及适用于该邻近元件子集的各个邻近元件的各个限定的固定系数，全息图处理器组件能够通过各个限定的基于误差的值更新该邻近元件子集的各个邻近元件的各个复值(例如，复数)，以至少部分基于与该元件相关联的误差为那些各个邻近元件生成各个新的或更新的复值，以促进补偿或减少与该元件相关联的该误差的影响，如本文更加完全公开的。

在2114，对于其复值已被转换成相位值的全息图片断的每一个最后一个元件，响应于确定待估计的元件是全息图片断的最后一个元件，由于其复值向相位值的转换，接近该元件的一邻近元件子集的各个邻近元件的各个复值能够被更新以促进将与该元件相关联的误差扩散，其中该邻近元件子集能够包括该元件的与该全息图内该元件所处的行相邻的下一行中的三个邻近元件。该邻近元件子集不包括与该行中的该元件相邻的(例如，在该元件右边的)(例如，当这些元件以左向右方式被扫描时该行中的该元件右边的)邻近元件，因为该邻近元件是不同的全息图片断的一部分。该邻近元件子集中的多个邻近元件能够是未被全息图处理器组件访问或扫描的多个元件。

对于其复值已被转换成相位值的每一个元件，根据LERDR过程，全息图处理器组件能够进行误差扩散过程(当关于片断的最后一个元件修改这一过程时)以促进扩散与该元件相关联的误差，以促进生成能够重现原始对象场景的相位全息图。例如，作为LERDR过程的一部分，由于该转换以及适用于该邻近元件子集的各个邻近元件的各个限定的固定系数，全息图处理器组件能够通过各个限定的基于误差的值更新该邻近元件子集的各个邻近元件的各个复值，以至少部分基于与该元件相关联的误差为那些各个邻近元件生成各个新的或更新的复值，以促进补偿或减少与该元件相关联的该误差的影响，如本文更加完全公开的进行扩散与全息图片断的最后一个元件相关联的误差的误差扩散过程时由全息图处理器组件使用的限定的固定系数能够不同于进行扩散与全息图片断的并非最后一个元件的元件相关联的误差的误差扩散过程时由全息图处理器组件使用的限定的固定系数。

由于全息图片段的最后一个元件不具有与其期望或充分补偿的转换相关联的误差，因为在误差扩散过程期间，该误差未被扩散到与该行中的最后一个元件(例如，右边的)相邻的元件，理想的是能够进行误差再分配过程以促进将与最后一个元件相关联的误差再分配到与最后一个元件(与最后一个元件所属的全息图片段相邻的)相邻的邻近全息图片段。因此，在2116，关于与各个全息图片段的各个最后一个元件相关联的各个误差，与全息图片段的最后一个元件相关联的误差能够被再分配到相邻于该最后一个元件(并且相邻于该全息图片段)的另一个全息图片段。全息图处理器组件能够进行误差再分配过程以促进将与全息图片段的最后一个元件相关联的误差再分配到相邻于该最后一个元件(并且相邻于该全息图片段)的邻近全息图片段，如本文更加完全公开的。

方法2100能够从附图标记2112或附图标记2116进行到附图标记2118。在2118，能够进行确定该全息图的任何多个元件是否有待被处理(例如，扫描并转换)。全息图处理器组件能够确定是否全息图存在有待被处理的任何多个元件。

响应于确定全息图存在有待被处理的一个或多个元件，方法2100能够返回到附图标记2106以处理该全息图的下一个元件(例如，全息图片段中的下一个元件或下一个全息图片段的第一个元件)。对于该复杂全息图的各个全息图片段的各个元件的所有或期望部分，根据LERDR过程，全息图处理器组件能够继续进行方法2100，以促进理想地将该多个元件的各个复值转换成各个相位值，并且在其转换后扩散与给定元件相关联的误差，以选择处于可适用邻近元件子集中接近该元件的邻近元件(例如，未被访问或扫描的邻近元件)，以为可适用邻近元件子集中的那些选择的邻近元件生成各个更新的复值，其中被选择用于更新的邻近元件能够取决于待估计的给定元件是否是全息图片段的最后一个元件。通过进行该LERDR过程，全息图处理器组件能够将复杂全息图转换成理想质量的相位全息图。

响应于确定全息图不再存在有待被处理的元件，在2120，能够确定的是已生成了相位全息图。响应于确定全息图不再存在有待被处理的元件，全息图处理器组件能够确定已完成了相位全息图(例如，LERDR全息图)的生成。

在2122，能够至少部分基于该相位全息图生成一个或多个重构全息图像。HGC和/或显示组件能够促进至少部分基于该相位全息图生成一个或多个重构全息图像。该一个或多个重构全息图像能够从各种视觉角度重现并复制原始的3-D对象场景。该显示组件能够呈现该一个或多个重构全息图像。在一些实施方式中，该显示组件能够是或能够包括例如唯相位显示器件(例如，唯相位SLM显示器件或唯相位LCoS显示器件等)。

为了为公开主题的各种方案提供上下文背景，图22和图23以及以下讨论旨在提供对可以实施公开主题的各种方案的合适环境的简要的一般说明。虽然上文在一计算机和/或多个计算机上运转的计算机程序的多个计算机可执行指令的一般上下文背景描述了主题，然而本领域技术人员将认识到公开主题还可以与其它程序模块结合实施。通常而言，程序模块包括可执行特定任务和/或实施特定抽象数据类型的例行程序(routine)、程序(program)、组件、数据结构等。而且，本领域技术人员将认识到，这些方法可以利用其它的计算机系统配置来实现，其它的计算机系统配置包括单处理器或多处理器计算机系统、迷你计算器件、大型机计算机以及个人计算机、手提式计算器件(例如，个人数字助理(PDA)、手机、手表)、基于微处理器的或可编程消费品或工业电子设备等。所示出的方案也可以在分布式计算环境中实现，该分布式计算环境中，通过经由通信网络链接的远程处理器件来执行任务。然而，如果不能在独立的计算机上实现所有公开主题的方案的情况下，则在独立的计算机上实现公开主题的一些方案。在分布式计算环境中，程序模块可以位于本地存储器存储装置和远程存储器存储装置这二者中。

参考图22，用于实施要求保护的主题的各种方案的合适环境2200包括计算机2212。计算机2212包括处理单元2214、系统存储器2216以及系统总线2218。应当认识到计算机2212能够与实施结合例如图1-21显示和/或描述的一个或多个系统或组件(例如，HGC、全息图处理器组件、显示组件、处理器组件、数据存储等)结合使用。系统总线2218将包括系统存储器2216(但不限于其)的系统组件耦合至处理单元2214。处理单元2214能够是各种可用处理器的任何一种。双重微处理器和其它多处理器架构还能够被采用为处理单元2214。

系统总线2218能够是使用任何种类的可用总线架构的包括存储器总线或存储器控制器、外围总线或外部总线和/或局部总线的一些类型的总线结构的任何一种，可用的总线架构包括，但不限于，工业标准架构(ISA)、微通道架构(MSA)、扩充型ISA(EISA)、智能驱动电子设备(IDE)、VESA局部总线(VLB)、外围组件互连(PCI)、卡总线、通用串行总线(USB)、高级图形端口(AGP)、个人计算机存储卡国际协会总线(PCMCIA)、火线(IEEE1394)以及小型计算机系统界面(SCSI)。

系统存储器2216包括易失性存储器2220和非易失性存储器2222。基本输入/输出系统(BIOS)被存储在非易失性存储器2222中，所述输入/输出系统包含例如在启动期间计算机2212内的元件之间传递信息的基本例程。作为例子而非限制性的，非易失性存储器2222能够包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)或快闪存储器。易失性存储器2220包括包括随机存取存储器(RAM)，该RAM充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的，RAM以多种形式获得，比如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDRSDRAM)、增强SDRAM(ESDRAM)、同步链路DRAM(SLDRAM)以及直接Rambus RAM(DRRAM)、直接Rambus动态RAM(DRDRAM)以及Rambus动态RAM(RDRAM)。

计算机2212还能够包括可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。图22示出例如磁盘存储(disk storage)2224。磁盘存储2224包括，但不限于，诸如磁盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、Jaz驱动器、极碟驱动器、LS-100驱动器、快闪存储卡或记忆棒等器件。另外，磁盘存储2224能够包括与其它存储介质分开或结合的存储介质，其它存储介质包括，但不限于，诸如紧凑型盘ROM器件(CD-ROM)、CD可记录驱动器(CD-R驱动器)、CD可重写驱动器(CD-RW驱动器)或数字通用光盘ROM驱动器(DVD-ROM)等光盘驱动器。为了促进磁盘存储器件2224与系统总线2218的连接，典型地使用了可移动或不可移动的界面(例如界面2226)。

应当认识到，图22描述了充当用户与合适的操作环境2200中描述的基本计算机资源之间的媒介的软件。这种软件包括操作系统2228。能够被存储在磁盘存储2224上的操作系统2228起作用以控制控制并且分配计算机系统2212的资源。系统应用程序2230通过存储在系统存储器2216中或磁盘存储2224上的程序模块2232和程序数据2234利用由操作系统2228进行的资源的管理。应当认识到，要求保护的主题能够利用各种操作系统或操作系统的组合实施。

用户通过输入器件2236将命令或信息键入计算机2212中。输入器件2236包括，但不限于，诸如鼠标等指示器件、轨迹球、光笔(stylus)、触摸板、键盘、麦克风、操纵杆、游戏板、卫星碟(satellite dish)、扫描仪、电视调谐器卡、数字照相机、数字摄像机、网络照相机等。这些和其它输入器件经由界面端口2238通过系统总线2218连接至处理单元2214。界面端口2238包括例如串行端口、并行端口、游戏端口以及通用串行总线(USB)。输出器件2240使用一些与输入器件2236相同类型的端口。因此，例如，USB端口可以被用来将输入提供给计算机2212，并且将信息从计算机2212输出到输出器件2240。输出适配器2242被设置以示出在要求特殊适配器的其它输出器件2240中存在一些类似监控器、扬声器以及打印机的输出器件2240。输出适配器2242包括，作为例子而非限制性的，在输出器件2240和系统总线2218之间提供连接装置的视频和声音卡。应当注意，其它器件和/或器件的系统提供诸如远程计算机2244等输入和输出能力。

计算机2212能够使用与一个或多个远程计算机(诸如远程计算机2244)的逻辑连接而在网络环境中进行操作。远程计算机2244能够是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、工作站、基于微处理器的家电(appliance)、对等器件(peer device)或其它常见的网络结点等，并且典型地包括针对计算机2212描述的许多或所有的元件。为了简洁起见，仅示出了存储器存储装置2246与远程计算机2244。远程计算机2244通过网络界面2248被逻辑连接至计算机2212并且然后经由通信连接2250物理地连接。网络界面2248包含诸如局域网(LAN)和广域网(WAN)等有线和/或无线通信网络。LAN技术包括光纤分布数据界面(FDDI)、铜线分布数据界面(CDDI)、以太网、令牌环等。WAN技术包括，但不限于，点对点链路、电路交换网络(如集成服务数字网络(ISDN))及其上变化、分组交换网络以及数字用户线路(DSL)。

通信连接2250是指采用来将网络界面2248连接至总线2218的硬件/软件。虽然为了说明清晰，示出了计算机2212内部的通信连接2250，然而其也能够在计算机2212的外部。与网络界面2248连接需要的硬件/软件包括，仅为了示例性目的，诸如包括普通电话级(regular telephone grade)调制解调器、电缆调制解调器以及DSL调制解调器的调制解调器、ISDN适配器以及以太网卡等内部和外部技术。

图23为能够与公开主题交互的样品计算环境2300的示意性方框图。系统2300包括一个或多个客户端2310。客户端2310能够是硬件和/或软件(例如，线程、过程、计算器件)。系统2300还包括一个或多个服务器2330。因此，系统2300能够对应于其它模型中的两层客户端服务器模型或多层模型(例如，客户端、中间层服务器、数据服务器)。服务器2330还能够是硬件和/或软件(例如，线程、过程、计算器件)。例如，服务器2330能够容置线程以通过使用公开主题进行变型。客户端2310与服务器2330之间的一个可能的通信可以呈在两个或多个计算机过程之间发送的数据包的形式。

系统2300包括能够被采用来促进客户端2310与服务器2330之间的通信的通信框架2350。客户端2310被可操作地连接至一个或多个客户端数据存储2320，一个或多个客户端数据存储2320能够被采用来将本地信息存储到客户端2310。类似地，服务器2330被可操作地连接至一个或多个服务器数据存储2340，服务器数据存储2340能够被采用来将本地的信息存储到服务器2330。

应认识到并理解，关于特定系统或方法描述的组件(例如，全息生成器组件、全息图处理器组件、显示组件、处理器组件、数据存储等)能够包括与关于本文公开的其它系统或方法描述的各个组件(例如，分别命名的组件或类似命名的组件)相同或类似的功能。

另外，术语“或”旨在表示包容性的“或”而不是排他性的“或”。即，除非另有规定或从上下文清楚看出，否则“X采用A或B”旨在表示自然包容性排列的任何一种。即，如果X采用A，X采用B或X采用A和B，则在前述例子的任何一种条件下满足“X采用A或B”。而且，主题说明书和附图中使用的冠词“一”和“一个”通常应当被理解为表示“一个或多个”，除非另有规定或从上下文清楚看出其是指单数形成。

本文使用的术语“示例”和/或“示例性的”被用来意思是作为示例、例子或例证。为免生疑问，本文公开的主题不限于这种示例。另外，本文描述为“示例”和/或“示例性”的任何方案或设计不一定被解释为其相对于其它方案或设计是优选的或有利的，也不意味着将本领域普通技术人员已知的等同的示例性结构和技术排除。如本文所使用的，术语“组件”、“系统”等，能够指计算机相关的实体，或者是硬件、软件(例如，执行中的)、和/或固件。例如，组件能够是在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行程序(executable)、程序、和/或计算机。以示意性方式，在服务器上运行的应用程序和服务器这二者均能够是组件。一个或多个组件能够驻留在进程中，并且组件能够本地化在一个计算机上和/或分布在两个或多个计算机之间。

另外，公开主题能够被实施为方法、设备或者制品，该方法、装置或者制品使用标准编程和/或工程技术来产生软件、固件、硬件或者其任何组合，以控制计算机实施公开主题。本文使用的术语“制品”能够包含从任何计算机可读器件、载体或介质可访问的计算机程序。例如，计算机可读介质能够包括，但不限于，磁性存储器件(例如，硬盘、软盘、磁带等)、光盘(例如，紧凑型盘(CD)、数字通用光盘(DVD)等)、智能卡以及快闪存储器器件(例如，卡、棒、密钥驱动器(keydrive)等)。额外地，应当认识到，载波能够被用于承载计算机可读电子数据，该计算机可读电子数据例如用于发送和接收电子邮件或访问诸如互联网或局域网(LAN)等网络。如本文使用并限定的，术语“计算机可读存储器件”不包括瞬态存储介质。当然，在不脱离公开主题的范围或精神的情况下，本领域技术人员将认识到能够对该配置进行许多变型。

如在主题说明书中采用的，术语“处理器”能够大体指任何计算处理单元或器件，包括，但不限于，单核处理器、具有软件多线程(multithread)执行能力的单个处理器、多核处理器、具有软件多线程执行能力的多核处理器、具有硬件多线程技术的多核处理器、平行平台以及具有分布式共享存储器的平行平台。额外地，处理器能够是指设计成进行本文描述的功能的集成电路、特殊应用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理单元(GPU)、可编程逻辑控制器(PLC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合。另外，处理器能够利用纳米尺度架构，例如，但不限于，基于分子和量子点的晶体管、开关以及门，以优化使用空间或增强用户设备的性能。处理器还可以被实施为计算处理单元的组合。

在本公开内容中，诸如“存储”、“存储装置”、“数据存储”、“数据存储装置”、“数据库”以及与组件的操作和功能相关的大体任何其它信息存储组件被用来指“存储器组件”、具体实施为“存储器”的实体或包括存储器的组件。应当认识到，本文描述的存储器和/或存储器组件能够是易失性存储器或非易失性存储器，或能够包括易失性存储器和非易失性存储器。

作为例子而非限制性的，非易失性存储器能够包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除ROM(EEPROM)、快闪存储器或非易失性随机存取存储器(RAM)(例如，铁电RAM(FeRAM))。例如，易失性存储器能够包括RAM，该RAM充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的，RAM以多种形式获得，比如同步RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据速率SDRAM(DDRSDRAM)、增强SDRAM(ESDRAM)、同步链路DRAM(SLDRAM)、直接Rambus RAM(DRRAM)、直接Rambus动态RAM(DRDRAM)以及Rambus动态RAM(RDRAM)。额外地，本文系统或方法的公开存储器组件旨在包括，但不限于，这些和任何其它合适类型的存储器。

就计算机存储器内的数据位的操作的算法和/或符号表示来说，已经提出了详细说明的一些部分这些算法描述和/或表示是本领域所熟知技术人员用来将其工作实质有效传达给其它等同技术人员的手段。这里，算法通常被构想为导致理想结果的有条理的动作。这些动作是要求物理量的物理操纵的动作。典型地，虽然不是一定的，然而这些量采取能够被存储、传递、结合、比较和/或操纵的电信号和/或磁信号的形式。

主要由于习惯用语的原因，表示诸如位、值、元件、符号、字符、术语、数字等这些信号有时被证明是方便的。然而应当谨记，所有的这些和类似的术语与适当的物理量相关联，并且仅为应用于这些量的方便的标签。除非特别声明或从前述讨论明显看出，应当认识到，在公开主题中，利用诸如处理、估算、计算、确定和/或显示等术语的讨论是指计算机系统的动作和处理和/或类似的消费产品和/或工业电子器件和/或机器，这些操纵和/或将表示为计算机的和/或机器的寄存器和存储器内的物理(电气和/或电子的)量的数据变换为类似地表示为机器和/或计算机系统存储器或寄存器或其它这种信息存储、发送和/或显示器件内的物理量的其它数据。

上文所描述的包括公开主题的多个方案的多个示例。为了描述公开主题的目的，当然，对多个组件或多个方法的每种可能的组合的描述是不可能的，然而，本领域普通技术人员可以认识到公开主题的另外的组合和排列是可能的。因此，公开主题旨在包含落入所附权利要求的精神和范围内的所有这种变型、修改以及变化。而且，在这个意义上，在详细的描述或权利要求书中使用术语“包括”、“具有”、“含有”及其变型体(variation)，当在权利要求中用作承接词来解释“包含”时，以与“包含”类似的方式，这些术语旨在是包容性的。

Claims (34)

1.一种用于复杂全息图向相位全息图的转换的系统，包括：

至少一个存储器，其存储多个计算机可执行组件；以及

至少一个处理器，耦合至所述至少一个存储器，其执行所述多个计算机可执行组件或促进所述多个计算机可执行组件的执行，包括：

全息生成器组件，其接收或生成重现对象场景的所述复杂全息图，其中所述复杂全息图包括一组像素，并且所述复杂全息图包括幅度部分和相位部分；以及

全息图处理器组件，其将所述复杂全息图分割成包括第一全息图片段和在所述复杂全息图的行中与所述第一全息图片段相邻的第二全息图片段的一组全息图片段，将所述第一全息图片段的第一像素的第一复值转换成第一相位值，并且进行促进与所述第一复值被转换成所述第一相位值相关联的第一误差的扩散的误差扩散过程，以促进与所述复杂全息图对应的所述相位全息图的生成，

其中，所述第一全息图片段包括所述第一像素、与所述第一像素相邻的第二像素和最后一个像素，其中，所述第二全息图片段包括第二全息图片段像素，第二全息图片段像素与所述复杂全息图的行中的所述第一全息图片段的最后一个像素相邻，以及

其中，所述全息图处理器组件至少部分地基于第一系数值将与所述第一像素相关联的第一误差扩散到包括第二像素、接近所述第一像素的第一邻近像素，将第一全息图片段的最后一个像素的最后一个复值转换为最后一个相位值，并且至少部分地基于与所述第一系数值不同的第二系数值，将与所述最后一个像素相关联的第二误差的至少一部分扩散到接近所述第一全息图片段的最后一个像素的第二邻近像素，并且其中，所述第二邻近像素不包括所述第二全息图片段像素。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述全息图处理器组件扫描所述第一像素以促进所述第一像素的所述第一复值向所述第一相位值的所述转换。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述全息图处理器组件对所述第一像素进行所述误差扩散过程以促进与所述第一像素相关联的所述第一误差向所述组像素的接近所述第一像素的至少一个其它像素的局部扩散。

4.根据权利要求3所述的系统，其中所述复杂全息图的所述组像素被布置成包括第一行和第二行的一组行，其中所述第一行包括所述第一全息图片断和所述组全息图片断的与所述第一全息图片断相邻的第二全息图片断，并且其中所述第一全息图片断包括包括有所述第一像素、第二像素和最后一个像素的第一像素子集，并且所述第二全息图片断包括第二像素子集。

5.根据权利要求4所述的系统，其中，根据所述误差扩散过程，所述全息图处理器组件从所述第一全息图片断一侧的所述第一像素子集的第一个像素到所述第一全息图片断的另一侧的所述第一像素子集的最后一个像素扫描所述第一全息图片断的所述第一像素子集。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述全息图处理器组件对所述最后一个像素进行所述误差扩散过程以促进与所述最后一个像素相关联的第二误差的至少一部分向所述组像素的接近所述最后一个像素的第三像素子集的扩散。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述全息图处理器组件对所述最后一个像素进行误差再分配过程以促进与所述最后一个像素相关联的所述第二误差的至少另一部分向第二全息图片断的再分配。

8.根据权利要求7所述的系统，其中，为了促进所述误差再分配过程的进行，所述全息图处理器组件将低通滤波器应用于所述最后一个像素以通过所述第二误差的所述至少另一部分向接近所述最后一个像素的第二全息图片断的扩散促进与所述最后一个像素相关联的所述第二误差的所述至少另一部分的所述再分配。

9.根据权利要求5所述的系统，其中所述全息图处理器组件至少两个并行地，

将所述第一全息图片断的所述第一像素子集的各个像素的各个复值转换成各个相位值，

将第二全息图片断的第二像素子集的各个其它像素的各个其它复值转换成各个其它相位值，

对所述第一像素进行所述误差扩散过程以促进与所述第一像素相关联的所述第一误差向所述组像素的所述至少一个其它像素的所述局部扩散，

对所述最后一个像素进行所述误差扩散过程以促进与所述最后一个像素相关联的第二误差的至少一部分向所述组像素的接近所述最后一个像素的第三像素子集的扩散，

对所述最后一个像素进行误差再分配过程以促进与所述最后一个像素相关联的所述第二误差的至少另一部分向第二全息图片断的再分配，或

对所述第二全息图片断的所述第二像素子集的另一个最后一个像素进行所述误差再分配过程以促进与所述另一个最后一个像素相关联的第三误差的至少一部分向相邻于所述第二全息图片断的第三全息图片断的再分配。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述全息图处理器组件确定所述组像素的第二邻近像素，其中包括所述第二全息图片段像素的所述第二邻近像素接近所述复杂全息图中的所述最后一个像素，并且未被扫描，并且其中所述全息图处理器组件对所述最后一个像素执行误差扩散过程，以促进与所述最后一个像素相关联的所述第二误差的至少一部分向所述第二邻近像素的局部扩散。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述第二邻近像素不包括所述组像素的处于所述第二全息图片段中的任何其它像素。

12.根据权利要求10所述的系统，其中所述全息图处理器组件至少部分基于所述第二误差更新所述第二邻近像素的邻近像素的各个复值，以促进所述第二误差的至少一部分向所述邻近像素的所述扩散。

13.根据权利要求1所述的系统，其中至少部分基于指定像素被确定为不透明的、被确定为透明的不具有相位移的或被确定为具有固定相位移，所述全息图处理器组件确定所述组像素的所述指定像素是死像素。

14.根据权利要求13所述的系统，其中至少部分基于所述死像素是否为不透明的确定、所述死像素是否为透明的确定、是否存在与所述死像素相关联的相位移的确定或者是否存在与所述死像素相关联的固定相位量的确定，所述全息图处理器组件修改与所述死像素相关联的值。

15.根据权利要求1所述的系统，其中至少部分基于接近所述像素的被确定为死像素的许多邻近像素，所述全息图处理器组件修改与所述复杂全息图中接近所述像素的邻近像素的复值的更新相关联的系数值或与所述邻近像素的所述复值的所述更新相关联的加权值的至少之一。

16.根据权利要求1所述的系统，其中所述计算机可执行组件还包括促进至少部分基于所述相位全息图显示全息图像的显示组件。

17.根据权利要求16所述的系统，其中所述显示组件包括唯相位显示器件。

18.根据权利要求17所述的系统，其中所述显示组件包括唯相位空间光调制器显示器件、唯相位硅上液晶显示器件或唯相位液晶显示器件的至少之一。

19.根据权利要求16所述的系统，其中所述对象场景是真实或合成的三维对象场景，所述复杂全息图是重现所述真实或合成的三维对象场景的全视差三维全息图，并且所述全息图像是至少部分基于所述相位全息图生成的三维全视差全息图像。

20.一种用于复杂全息图向相位全息图的转换的方法，包括：

通过包括处理器的系统将所述复杂全息图的第一全息图部分的第一子集元件的第一元件的第一复值转换成第一相位值，其中所述复杂全息图重现对象场景，其中所述复杂全息图包括幅度部分和相位部分，其中所述复杂全息图被分割成包括所述第一全息图部分和在所述复杂全息图的行中与所述第一全息图部分相邻的第二全息图部分的一组全息图部分，其中所述第一全息图部分包括第一元件、第二元件和最后一个元件，并且其中所述第二全息图部分包括第二全息图部分元件，第二全息图部分元件与所述复杂全息图的行中的所述第一全息图部分的最后一个元件相邻；

在将所述第一元件的第一复值转换成所述第一相位值之后，在将来某个时刻通过系统将所述最后一个元件的最后一个复值转换成最后一个相位值；以及

为促进生成与所述复杂全息图对应的所述相位全息图，通过所述系统进行误差扩散过程以促进扩散与所述第一复值向所述第一相位值的所述转换相关联的第一误差和与所述最后一个复值向所述最后一个相位值的所述转换相关联的第二误差，其中所述第一误差至少部分地基于第一限定值被扩散到包括第二元件、接近所述复杂全息图中的所述第一元件的第一邻近元件，其中所述第二误差的至少一部分至少部分地基于第二限定值被扩散到接近所述复杂全息图中所述最后一个元件的第二邻近元件，并且其中所述第二邻近元件包括除所述第二全息图部分元件之外的元件。

21.根据权利要求20所述的方法，还包括：

通过所述系统将所述复杂全息图分隔成所述组全息图部分。

22.根据权利要求20所述的方法，还包括：

通过所述系统分析所述第一元件以促进所述第一元件的所述第一复值向所述第一相位值的所述转换。

23.根据权利要求20所述的方法，还包括：

通过所述系统对所述第一元件进行所述误差扩散过程以促进与所述第一元件相关联的所述第一误差向所述复杂全息图的接近所述第一元件的至少一个其它元件的所述扩散。

24.根据权利要求23所述的方法，其中所述复杂全息图的多个元件被布置成包括第一行和第二行的一组行，其中所述第一行包括所述组全息图部分的所述第一全息图部分的所述子集元件和第二全息图部分的第二子集元件，并且其中所述方法还包括：

根据所述误差扩散过程，

通过所述系统从所述第一全息图部分一侧的所述第一子集的所述第一元件到所述第一全息图部分的另一侧的所述第一子集的所述最后一个元件分析所述第一全息图部分的所述第一子集元件。

25.根据权利要求24所述的方法，其中对所述最后一个元件执行误差扩散过程包括：对所述最后一个元件进行所述误差扩散过程以促进将与所述最后一个元件相关联的第二误差的至少一部分扩散到所述复杂全息图的接近所述最后一个元件的第三子集元件，并且其中所述方法还包括：

通过所述系统对所述最后一个元件进行误差再分配过程以促进将与所述最后一个元件相关联的所述第二误差的另一部分再分配到接近所述最后一个元件的所述第二全息图部分。

26.根据权利要求23所述的方法，还包括：

通过所述系统确定所述第一元件的一邻近元件子集，其中所述邻近元件子集包括接近所述第一全息图部分中的所述第一元件且将所述邻近元件的各个复值转换成各个相位值时未被访问的多个邻近元件，所述多个邻近元件包括所述至少一个其它元件。

27.根据权利要求26所述的方法，还包括：

通过所述系统至少部分基于所述第一误差修改所述邻近元件子集的所述多个邻近元件的各个复值，以促进所述第一误差向所述多个邻近元件的所述扩散。

28.根据权利要求20所述的方法，还包括：

通过所述系统确定所述第一元件的邻近元件是死元件，响应于确定所述邻近元件为不透明的，确定所述邻近元件为透明的不具有相位移的，或确定所述邻近元件具有固定相位移，其中所述邻近元件接近所述复杂全息图中的所述第一元件；以及

至少部分基于确定所述死元件是否为不透明的结果、确定所述死元件是否为透明的结果、确定是否存在与所述死元件相关联的相位移的结果或确定是否存在与所述死元件相关联的固定相位量的结果，通过所述系统调节与所述死元件相关联的值。

29.根据权利要求20所述的方法，还包括：

至少部分基于接近所述第一元件的被确定为死元件的许多邻近元件，通过所述系统调节与接近所述复杂全息图中的所述第一元件的邻近元件的复值的更新相关联的第一限定值的限定值，其中所述限定值是系数值或加权值中的至少一个。

30.根据权利要求20所述的方法，其中所述对象场景是真实或合成的三维对象场景，所述复杂全息图是重现所述真实或合成的三维对象场景的全视差三维全息图，并且全息图像是至少部分基于所述相位全息图的三维全视差全息图像。

31.一种存储计算机可执行指令的非瞬态计算机可读介质，所述计算机可执行指令响应于执行使包括处理器的系统进行多个操作，包括：

将包括一组元件的复杂全息图分隔成包括第一全息图片断和第二全息图片断的一组全息图片断，所述第一全息图片断包括所述组元件的第一子集元件，所述第二全息图片断包括所述组元件的第二子集元件并且在所述复杂全息图的行中与所述第一全息图片段相邻，其中所述第一全息图片段包括第一元件、第二元件和端部片段元件，所述第二全息图片段包括第二全息图片段元件，第二全息图片段元件与所述复杂全息图的行中的所述第一全息图片段的端部片段元件相邻，并且其中所述复杂全息图包括幅度部分和相位部分并且重现对象场景；

将所述第一全息图片断的所述第一子集元件的第一元件的第一复值修改为第一唯相位值；

将所述第一子集元件的端部片段元件的第二复值修改为第二唯相位值；以及

为促进生成与所述复杂全息图对应的唯相位全息图，应用误差扩散过程以促进扩散与所述第一复值向所述第一唯相位值的所述修改相关联的第一误差和与所述第二复值向所述第二唯相位值的所述修改相关联的第二误差的一部分，其中所述第一误差至少部分地基于第一限定的加权值被扩散到包括第二元件、接近所述复杂全息图中的所述第一元件的第一邻近元件，其中所述第二误差的一部分至少部分地基于第二限定的加权值被扩散到接近所述复杂全息图中的所述端部片段元件的第二邻近元件，并且其中所述第二邻近元件不包括所述第二全息图片段元件。

32.根据权利要求31所述的非瞬态计算机可读介质，其中所述端部片段元件处于在所述复杂全息图的行中与所述第二全息图片段相邻的所述第一全息图片断的端部，并且其中所述多个操作还包括：

应用误差再分配过程以促进将与所述端部片段元件相关联的所述第二误差的另一部分再分配到与所述端部片段元件相邻的第二全息图片断。

33.一种用于复杂全息图向相位全息图的转换的系统，包括：

用于将包括一组像素的所述复杂全息图分隔成包括第一全息图部分和第二全息图部分的一组全息图部分的装置，所述第一全息图部分包括所述组像素的第一像素子集，并且所述第二全息图部分包括所述组像素的第二像素子集，其中所述复杂全息图包括幅度部分和相位部分并且重现对象场景，其中所述第二全息图部分在所述复杂全息图的行中与所述第一全息图片段相邻，其中所述第一像素子集包括第一像素、第二像素和最后一个像素，并且其中所述第二像素子集包括在行中与所述最后一个像素相邻的第一个第二全息图部分像素；

用于将所述第一全息图部分的所述第一像素子集的像素的复值转换成相位值的装置，其中所述第一像素的第一复值被转换成第一相位值，并且所述最后一个像素的最后一个复值被转换成最后一个相位值；以及

用于进行误差扩散过程的装置，对所述第一像素进行误差扩散过程以促进扩散与所述第一复值向所述第一相位值的所述转换相关联的第一误差，并且对所述最后一个像素进行误差扩散过程以促进扩散与所述最后一个复值向所述最后一个相位值的所述转换相关联的第二误差，以促进生成与所述复杂全息图对应的所述相位全息图，其中所述第一误差至少部分地基于第一系数值被扩散到包括第二像素、接近所述复杂全息图中的所述第一像素的第一邻近像素，其中所述第二误差至少部分地基于第二系数值被扩散到接近所述复杂全息图中的所述最后一个像素的第二邻近像素，并且其中所述第二邻近像素不包括所述第二全息图部分像素。

34.根据权利要求33所述的系统，其中所述第一全息图部分的最后一个像素相对于所述第一全息图部分的其它像素的扫描被最后一个扫描；以及所述系统还包括

用于对所述最后一个像素进行误差再分配过程以促进将与所述最后一个像素相关联的所述第二误差的一部分再分配到接近所述最后一个像素的第二全息图部分的装置。

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