南昌大學(xué)成像與視覺(jué)表示實(shí)驗室的研究團隊近期在智能三維全息攝影領(lǐng)域取得了顯著(zhù)進(jìn)展。該團隊開(kāi)發(fā)了一種結合物理模型與人工智能技術(shù)的實(shí)時(shí)智能三維全息攝影系統，能夠實(shí)現對真實(shí)世界場(chǎng)景的高質(zhì)量全息三維重建。這一研究成果已在《Optics Express》這一光學(xué)領(lǐng)域的頂級國際期刊上發(fā)表，題為“Real-time intelligent 3D holographic photography for real-world scenarios”。

該研究的主要內容包括：研究團隊通過(guò)深度相機獲取真實(shí)場(chǎng)景的三維信息，并采用層析法將其劃分為30層。隨后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）構建了從強度圖和深度圖到計算全息圖（CGH）的映射。通過(guò)角譜算法的可微性，實(shí)現了CNN的自監督訓練，并使用復合損失函數計算重建圖像與目標圖像的損失，以?xún)?yōu)化網(wǎng)絡(luò )參數。經(jīng)過(guò)訓練的CNN能夠在14.5毫秒內根據輸入的強度圖和深度圖生成1024x1024的三維全息圖。生成的CGH被加載到空間光調制器上進(jìn)行顯示，觀(guān)察者可以直觀(guān)地看到具有明顯深度變化的三維重建結果。

此外，研究團隊還進(jìn)行了數值模擬和光學(xué)實(shí)驗，以驗證所提方法的有效性。實(shí)驗結果顯示，該系統能夠有效地重建不同深度的物體，并且在焦區域隨重建深度的變化而變化。研究團隊還進(jìn)一步驗證了該系統對運動(dòng)人體的采集與重建效果，結果表明系統能夠清晰地捕捉并重建運動(dòng)中的三維場(chǎng)景。

這一研究成果不僅展示了南昌大學(xué)在智能三維全息攝影領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力，也為未來(lái)相關(guān)技術(shù)的應用和發(fā)展提供了重要的理論與實(shí)踐基礎。