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微云全息(NASDAQ:HOLO)開發(fā)多種算法實現(xiàn)CGH生成3D全息數(shù)字內(nèi)容

編輯:斌哥 文章來源:數(shù)字展示在線 發(fā)布日期:2023-2-9 7:15:58

  據(jù)報道,微云全息公司(納斯達克:HOLO)(以下簡稱為“HOLO”或“公司”),一家提供全息數(shù)字孿生技術(shù)服務(wù)提供商,開發(fā)多套算法支持基于計算機圖像技術(shù)生成3D全息數(shù)字內(nèi)容。

  微云全息根據(jù)計算機生成全息技術(shù)(CGH,Computer-Generated Holography)面臨的各種問題,關(guān)鍵是效率問題,研究和應(yīng)用了CGH多個算法,并對其進行優(yōu)化以提高效率和提高3D全息數(shù)字圖像的質(zhì)量。微云全息在CGH計算中,通過對3D對象分解為多個基本單元,然后3D對象進行景深數(shù)據(jù)編輯合成疊加所有基本單元數(shù)據(jù)來獲得全息數(shù)字圖像。因此,CGH涉及巨大的計算量,實現(xiàn)實時的動態(tài)全息3D顯示是一個很大的挑戰(zhàn)。特別是在3D對象復(fù)雜且全息數(shù)字圖像尺寸大的情況。微云全息基于點陣的算法、基于多邊形的算法和基于分層的算法,3個方案來提高計算效率,將優(yōu)化算法應(yīng)用在CGH之中。

  微云全息基于點陣算法的CGH,將3D全息對象由數(shù)百萬個點陣表示,對象的每一個像素由一個點表示,照射全息數(shù)字內(nèi)容的球面波,全息數(shù)字內(nèi)容的復(fù)振幅分布可以通過疊加所有目標(biāo)點來獲得,通過提前計算所有可能的對象的點并將其存儲在計算機預(yù)先判斷中,可以大大減少計算的負擔(dān)。在微云全息基于點陣算法的CGH中,還可以通過在線和離線對算法進行優(yōu)化,可在離線計算出來預(yù)3D全息數(shù)字點陣數(shù)據(jù)并存儲在表中,加快了全息圖的生成速度。此外,為減少3D全息數(shù)字內(nèi)容對內(nèi)存的量的占用,通過微云全息基于點陣算法,可以在一個3D全息對象沿軸向劃分為多個2D切片平面并且只有每個切片平面中心對象點為主,其他目標(biāo)點的可以根據(jù)空間坐標(biāo)中的相對位置關(guān)系,將同平面內(nèi)的點陣移位計算出來,通過將所有目標(biāo)點的偏移相加乘相應(yīng)的振幅得到結(jié)果,以此來減少計算量,同時為了減少內(nèi)存的占用量。通過微云全息CGH點陣算法不僅可以完整保留了全息數(shù)字圖像的完整相位與景深數(shù)據(jù)而且提高了整體的計算效率。

  在微云全息基于點陣算法的CGH中,加快計算速度的另一種方法是減少每個對象點的計算區(qū)域。如在我們不需要百萬級點陣數(shù)據(jù)的高精度全息數(shù)字圖像內(nèi)容時,或在同一圖層或幀的某些區(qū)域不需要更高精度的情況下,我們可以采取基于多邊形的全息數(shù)字內(nèi)容算法,微云全息基于多邊形算法,顧名思義算法將3D全息對象,視作數(shù)千個多邊形而不是數(shù)百萬個點。這樣,計算單元的數(shù)量顯著減少。在微云全息基于多邊形算法的CGH中,將每個多邊形視為一個多邊形孔徑,通過添加所有多邊形孔徑的衍射圖得到CGH,此外,結(jié)合計算機圖形學(xué)的渲染算法,微云全息基于多邊形算法可以輕松地為3D場景添加紋理和陰影;诙噙呅蔚乃惴ǖ暮诵膯栴},是傾斜平面和全息平面之間的衍射計算。在該算法中,3D全息對象被分成數(shù)千個傾斜的多邊形,這些多邊形并不平行于平面圖層;诙噙呅嗡惴ǘx局部坐標(biāo)系中具有振幅和相位函數(shù)的基礎(chǔ)多邊形,并首先計算其頻譜。然后利用矩陣,從基礎(chǔ)多邊形和傾斜多邊形的頂點向量計算三維變換矩陣中的核心參數(shù)。3D全息變換包含三維空間中的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放變換,因此可以使用三維變換矩陣中的核心參數(shù)一步計算CGH,來節(jié)省多邊形描繪,不需要額外的擴散計算,也沒有深度限制。為了加快計算速度,采用基于多邊形的全解析算法,可以從基礎(chǔ)多邊形中明確表示出其解析譜。使用基礎(chǔ)多邊形和傾斜多邊形的,變換矩陣的解析譜計算出全息平面中任意多邊形的全局角譜。

  微云全息基于點陣的算法和基于多邊形算法,都可以提供3D場景的精確幾何信息,但其計算量仍然很大。微云全息開發(fā)了基于層的算法以減少計算單元并加快計算速度。在基于層的算法中,將3D全息對象劃分為平行于全息平面的幾層,并且每層被視為一個獨立的計算單元。然后利用衍射計算每層的子全息圖,通過疊加所有子全息圖得到CGH。因為人眼的分辨率有限,基于層的算法比基于點陣的算法和基于多邊形算法,計算單元更小。微云全息基于層算法的CGH,也采用了角譜法,避免了近軸近似,計算了精確的衍射場,優(yōu)化基于層的算法來加快計算速度。

  微云全息基于點陣算法、基于多邊形算法和基于層的算法,應(yīng)用于不同的客戶和場景的需要,可根據(jù)不同的需求應(yīng)用在不同的3D全息數(shù)字內(nèi)容或同一3D全息數(shù)字內(nèi)容制作,旨在優(yōu)化計算方法和提高計算的效率,可以實現(xiàn)快速生成全息數(shù)字內(nèi)容,在現(xiàn)在各行業(yè)如直播、娛樂、電商、教育等行業(yè)都在讓內(nèi)容走向3D全息化的今天有著非常積極的促進作用,各行業(yè)都需要3D全息內(nèi)容或產(chǎn)品展示輕量化服務(wù)以加快終端的響應(yīng)效率,因此微云全息開發(fā)的3D全息數(shù)字內(nèi)容算法有效提高計算效率,有著非常重要的行業(yè)意義和應(yīng)用價值。

 

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