CN111240177B - 一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法。该方法包括以下步骤：对于一个3D物体，首先，提取3D物体的强度和深度信息，将3D物体分成具有不同深度的2D层面，通过计算各2D层面的全息图，分别提取出不同层面的复振幅信息。其次，将不同层面的复振幅信息叠加在一起得到3D物体全息图的复振幅信息。通过分层像素扫描算法对3D物体全息图的每个像素进行扫描，优化全息图的复振幅信息，最终生成3D物体的相位全息图。最后，生成具有不同随机相位的灰度图，并将其加载到SLM上用来优化再现光。当优化后的再现光照射3D物体的相位全息图时，可以在接收屏上看到散斑噪声得到抑制的重建图像。

Description

一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法

一、技术领域

本发明涉及全息显示技术，更具体地说，本发明涉及一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法。

二、背景技术

显示技术正朝着3D、柔性化、可穿戴等方向发展，其中全息通过干涉和衍射的原理，可以将3D场景的所有信息整体记录并还原出来。因此，全息3D显示已逐渐成为人们关注的下一代显示技术。在全息3D显示的重建过程中，通常使用激光作为再现光源来照射全息图。然而由于激光相干性的影响，重建像中相邻物点的相干叠加会产生强度分布不均匀这一现象，因此，再现像中存在着大量的散斑噪声。为了抑制全息显示中的散斑噪声，研究者们提出了许多优化算法，例如像素分离法、时间平均法、下采样法和复振幅调制法等。像素分离法通过增加相邻像素之间的距离来减少艾里斑之间的重叠。时间平均法通常需要计算多幅全息图，通过叠加多个重建图像使噪声均匀化。然而，加载多个全息图对空间光调制器(SLM)的刷新率有很高的要求。复振幅调制法的实施系统除了需要SLM和透镜以外，还需要其他滤波系统和调制元件等，因此，系统通常很复杂且难以操作。此外，添加其他的光学元件如光纤光源、快速扫描的微反射镜、渐变结构的棱镜和可旋转的衍射光学元件等也可以降低光源的相干性，但是，这些方法也会增加系统的成本和复杂性。

三、发明内容

本发明提出一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法。如附图1所示，该方法包括以下步骤：对于一个3D物体，首先，提取3D物体的强度和深度信息，将3D物体分成具有不同深度的2D层面，通过计算各2D层面的全息图，分别提取出不同层面的复振幅信息。其次，将不同层面的复振幅信息叠加在一起得到3D物体全息图的复振幅信息。通过分层像素扫描算法对3D物体全息图的每个像素进行扫描，优化全息图的复振幅信息，最终生成3D物体的相位全息图。最后，生成具有不同随机相位的灰度图，并将其加载到SLM上用来优化再现光。当优化后的再现光照射3D物体的相位全息图时，可以在接收屏上看到散斑噪声得到抑制的重建图像。

本发明所提出的一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法中，分层像素扫描算法的原理如附图2所示，3D物体被分为L层不同深度的平面，其中L_l代表第l层面，l＝1、2、3...L。根据角谱传播原理计算3D物体的衍射场分布，对于3D物体，当提取出每一层面的强度信息后，将强度信息转化为振幅信息，同时在每一层面中加入均匀的相位信息，从而生成该层面的复振幅信息，用下式表示：

H_l＝F^-1{H(f_x,f_y)·F(L_l)} (1)

其中H_l是第l层的复振幅，H(f_x,f_y)是角谱传播函数，F是傅立叶变换，F^-1是逆傅立叶变换。通过计算各层的复振幅信息并进行叠加，计算出3D物体的全息图初始复振幅信息。然后，从第一个像素开始以像素为单位扫描3D物体的全息图，扫描顺序是从左到右，从上到下。将全息图的分辨率记为M×N，对于每一个像素的复振幅值，将该像素的振幅丢掉，仅采用相位项以获得纯相位值。对于全息图上中任一(i,j)位置的像素，1≦i≦M-1，1≦j≦N-1，其纯相位值和原始复振幅值之间的差用e(i,j)表示。将e(i,j)引入到其他尚未扫描的像素中来减小相邻像素间的强度差异，优化后的像素复振幅为：

h'(i+1,j-1)＝h(i+1,j-1)+a·e(i,j) (2)

h'(i+1,j+1)＝h(i+1,j+1)+b·e(i,j) (3)

其中h是原始像素的复振幅，h'是优化后的像素的复振幅，a和b是误差系数。根据分层像素扫描算法优化全息图上所有像素的复振幅值。扫描完所有像素后，得到3D物体优化后的复振幅信息。

本发明所提出的一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法中，为了减小激光的相干性，产生具有不同随机相位的灰度图。如附图3所示，根据SLM的刷新率，生成T个不同的随机相位灰度图，将随机相位灰度图按时间顺序依次加载到SLM上，根据人眼的视觉暂留效应，激光经过随机相位灰度图的调制后，在不同时刻具有不同的随机相位分布，从而可以降低再现光的相干性。

优选地，0≦a≦1，0≦b≦1。

四、附图说明

附图1为本发明的一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法的流程示意图。

附图2为本发明的分层像素扫描算法的原理示意图。

附图3为本发明的随机相位灰度图的调制原理示意图。

附图4为实施例中全息散斑噪声抑制后的实验效果图。附图4(a)是圆锥聚焦时的效果示意图，附图4(b)是立方体聚焦时的效果示意图。

应该理解上述附图只是示意性的，并没有按比例绘制。

五、具体实施方式

下面详细说明本发明提出的一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法的实施例，对本发明进行进一步的描述。有必要在此指出的是，以下实施例只用于本发明做进一步的说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，该领域技术熟练人员根据上述发明内容对本发明做出一些非本质的改进和调整，仍属于本发明的保护范围。

本发明的一个实施例为：在实验中，采用绿色激光作为再现光，其波长为532nm。使用两个型号相同的SLM，其中第一个SLM用来加载随机相位灰度图，第二个SLM用来加载3D物体的全息图，SLM的分辨率和像素间距分别为1920×1080和6.4μm，刷新率为60Hz。使用立方体和圆锥作为被记录的3D物体，其中立方体和圆锥处于两个不同的深度。设置3D物体的像素间距和全息图的分辨率分别为6.4μm和1920×1080。通过分别计算立方体和圆锥两个层面的全息图，可以提取出相应层的复振幅信息。将两层复振幅信息叠加在一起得到3D物体全息图的复振幅信息。通过分层像素扫描算法对3D物体全息图的每个像素进行扫描并优化，对优化后的复振幅信息进行相位提取，从而生成3D物体的相位全息图。同时，为了降低激光的相干性，生成三幅不同的随机相位灰度图，并依次加载在第一个SLM上。激光通过第一个SLM的调制后相干性会降低，并照射第二个SLM。实验结果如附图4所示，可以清楚地看到，该方法可以有效抑制散斑噪声。

Claims (2)

1.一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：对于一个3D物体，首先，提取3D物体的强度和深度信息，将3D物体分成具有不同深度的2D层面，通过计算各2D层面的全息图，分别提取出不同层面的复振幅信息；其次，将不同层面的复振幅信息叠加在一起得到3D物体全息图的复振幅信息；通过分层像素扫描算法对3D物体全息图的每个像素进行扫描，优化全息图的复振幅信息，最终生成3D物体的相位全息图；最后，生成具有不同随机相位的灰度图，并将其加载到SLM上用来优化再现光；当优化后的再现光照射3D物体的相位全息图时，在接收屏上看到散斑噪声得到抑制的重建图像；

在分层像素扫描算法中，3D物体被分为L层不同深度的平面，其中L_l代表第l层面，l＝1、2、3...L，根据角谱传播原理计算3D物体的衍射场分布，对于3D物体，当提取出每一层面的强度信息后，将强度信息转化为振幅信息，同时在每一层面中加入均匀的相位信息，从而生成该层面的复振幅信息，用下式表示：

H_l＝F^-1{H(f_x,f_y)·F(L_l)}

其中H_l是第l层的复振幅，H(f_x,f_y)是角谱传播函数，F是傅立叶变换，F^-1是逆傅立叶变换，通过计算各层的复振幅信息并进行叠加，计算出3D物体的全息图初始复振幅信息；然后，从第一个像素开始以像素为单位扫描3D物体的全息图，扫描顺序是从左到右，从上到下，将全息图的分辨率记为M×N，对于每一个像素的复振幅值，将该像素的振幅丢掉，仅采用相位项以获得纯相位值；对于全息图中任一(i,j)位置的像素，1≦i≦M-1，1≦j≦N-1，其纯相位值和原始复振幅值之间的差用e(i,j)表示，将e(i,j)引入到其他尚未扫描的像素中来减小相邻像素间的强度差异，优化后的像素复振幅为：

h'(i+1,j-1)＝h(i+1,j-1)+a·e(i,j)

h'(i+1,j+1)＝h(i+1,j+1)+b·e(i,j)

其中h是原始像素的复振幅，h'是优化后的像素的复振幅，a和b是误差系数，0≦a≦1，0≦b≦1，根据分层像素扫描算法优化全息图上所有像素的复振幅值，扫描完所有像素后，得到3D物体优化后的复振幅信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于分层像素扫描算法的全息散斑噪声抑制方法，其特征在于，为了减小激光的相干性，根据SLM的刷新率，生成T个不同的随机相位灰度图，将随机相位灰度图按时间顺序依次加载到SLM上，根据人眼的视觉暂留效应，激光经过随机相位灰度图的调制后，在不同时刻具有不同的随机相位分布，从而可以降低再现光的相干性。

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