論文の概要: Neural \'{E}tendue Expander for Ultra-Wide-Angle High-Fidelity Holographic Display

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08123v3
• Date: Tue, 12 Sep 2023 20:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 19:04:07.176133
• Title: Neural \'{E}tendue Expander for Ultra-Wide-Angle High-Fidelity Holographic Display
• Title（参考訳）: 超広角高忠実ホログラフィディスプレイのためのニューラル \'{E}tendue Expander
• Authors: Ethan Tseng, Seung-Hwan Baek, Grace Kuo, Nathan Matsuda, Andrew Maimone, Florian Schiffers, Praneeth Chakravarthula, Qiang Fu, Wolfgang Heidrich, Douglas Lanman, and Felix Heide
• Abstract要約: 現代のホログラフィックディスプレイは、表示領域と回折光の最大固体角度の積である低い「エンテンダ」を有する。 自然画像データセットから学習したニューラルな「固有拡大器」を提案する。 ニューラルネットワーク拡張器を用いて,64$times$ 'etendue expansion of natural image in full color, and expand the FOV by a magnitude of horizontal and vertically。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.399291206537384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Holographic displays can generate light fields by dynamically modulating the wavefront of a coherent beam of light using a spatial light modulator, promising rich virtual and augmented reality applications. However, the limited spatial resolution of existing dynamic spatial light modulators imposes a tight bound on the diffraction angle. As a result, modern holographic displays possess low \'{e}tendue, which is the product of the display area and the maximum solid angle of diffracted light. The low \'{e}tendue forces a sacrifice of either the field-of-view (FOV) or the display size. In this work, we lift this limitation by presenting neural \'{e}tendue expanders. This new breed of optical elements, which is learned from a natural image dataset, enables higher diffraction angles for ultra-wide FOV while maintaining both a compact form factor and the fidelity of displayed contents to human viewers. With neural \'{e}tendue expanders, we experimentally achieve 64$\times$ \'{e}tendue expansion of natural images in full color, expanding the FOV by an order of magnitude horizontally and vertically, with high-fidelity reconstruction quality (measured in PSNR) over 29 dB on retinal-resolution images.
• Abstract（参考訳）: ホログラフィックディスプレイは、空間光変調器を用いて光のコヒーレントビームの波面を動的に変調することで光場を生成することができる。 しかし、既存の動的空間光変調器の空間分解能は、回折角に強い拘束力を与える。 結果として、現代のホログラフィックディスプレイは、表示領域の積であり、回折光の最大固体角である低い \'{e}tendue を有する。 低い \'{e}tendue はフィールドオブビュー (fov) または表示サイズを犠牲にする。 本研究では,neural \'{e}tendue expanderを提示することで,この制限を解消する。 自然画像データセットから学習されたこの新しい光学素子は、コンパクトなフォームファクターと表示されたコンテンツの忠実さを維持しながら、超広帯域のFOVに対して高い回折角を可能にする。 neural \'{e}tendue expanders を用いて,自然画像のフルカラー展開64$\times$ \'{e}tendue を実験的に達成し,fov を水平および垂直に1桁拡張した。

関連論文リスト

• HoloChrome: Polychromatic Illumination for Speckle Reduction in Holographic Near-Eye Displays [8.958725481270807]
  ホログラフィックディスプレイは、真に深い奥行きを提供するという約束を持ち、その結果、近目アプリケーションに対する没入型視覚体験が強化される。 現在のホログラフィックディスプレイはスペックルノイズによって妨げられ、表示された画像の色とテクスチャの正確な再現を制限する。 HoloChromeは、これらの制限を緩和するために設計された多色ホログラフィック表示フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:05:44Z)
• Super-resolution imaging using super-oscillatory diffractive neural networks [31.825503659600702]
  SODNN(Super-oscillatory diffractive Neural Network, SODNN)は、回折限界を超えた超解像空間分解能を実現する。 SODNNは、光学的相互干渉や画像サンプル、生体センサーを実装するために、回折層を利用して構築される。 我々の研究成果は、イメージング、センシング、知覚などの応用を促進するインテリジェントな光学機器の開発を促すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T12:16:35Z)
• Pano-NeRF: Synthesizing High Dynamic Range Novel Views with Geometry from Sparse Low Dynamic Range Panoramic Images [82.1477261107279]
  そこで本研究では,Sparse LDRパノラマ画像からの照射場を用いて,忠実な幾何復元のための観測回数を増やすことを提案する。 実験により、照射場は幾何復元とHDR再構成の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T08:10:22Z)
• NeVRF: Neural Video-based Radiance Fields for Long-duration Sequences [53.8501224122952]
  本稿では,新しいニューラルビデオベース放射場(NeVRF)の表現を提案する。 NeVRFは、画像ベースのレンダリングを備えたニューラルラディアンスフィールドをマージし、長期のダイナミックな内向きシーンにおけるフォトリアリスティックなノベルビュー合成をサポートする。 本実験は,NeVRFが長期化シーケンスレンダリング,シーケンシャルデータ再構成,コンパクトデータストレージの実現に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T11:14:30Z)
• Adaptive Shells for Efficient Neural Radiance Field Rendering [92.18962730460842]
  本稿では, 表面および表面のレンダリングを円滑に遷移させるニューラル放射率の定式化を提案する。 我々の手法は、非常に高い忠実度で効率的なレンダリングを可能にする。 また,抽出したエンベロープは,アニメーションやシミュレーションなどの下流アプリケーションを可能にすることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T18:58:55Z)
• VR-NeRF: High-Fidelity Virtualized Walkable Spaces [55.51127858816994]
  本稿では,高忠実度キャプチャ,モデル再構成,リアルタイムレンダリングのためのエンドツーエンドシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T02:03:14Z)
• Neural Distortion Fields for Spatial Calibration of Wide Field-of-View Near-Eye Displays [7.683161309557347]
  複雑な画像歪みを有する広視野近赤外ディスプレイ(NED)の校正法を提案する。 NDFは、空間内で複雑に歪んだディスプレイ表面を暗黙的に表現する、完全に接続されたディープニューラルネットワークである。 NDFは、約3.23ピクセル (5.8 arcmin) の中央誤差で、90$circ$FoVの拡張現実NEDを8つのトレーニング視点で校正する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T08:48:31Z)
• A Novel Light Field Coding Scheme Based on Deep Belief Network & Weighted Binary Images for Additive Layered Displays [0.30458514384586394]
  積層光減衰層は、広い視野深度、広い視野角、高解像度の光界ディスプレイを実装するためのアプローチである。 本稿では,Deep Belief Network(DBN)と重み付きバイナリ画像を利用した光場表現と符号化のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T08:18:06Z)
• Time-multiplexed Neural Holography: A flexible framework for holographic near-eye displays with fast heavily-quantized spatial light modulators [44.73608798155336]
  ホログラフィックの近眼ディスプレイは、バーチャルおよび拡張現実システムに前例のない機能を提供する。 このようなホログラム近眼ディスプレイのカメラ校正波伝搬モデルの進歩を報告する。 我々のフレームワークは,2Dおよび2.5D RGBDイメージ,3D焦点スタック,4D光フィールドなど,さまざまなタイプのコンテンツで実行時の監視を支援するために柔軟である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T00:03:50Z)
• Light Field Reconstruction Using Convolutional Network on EPI and Extended Applications [78.63280020581662]
  スパースビューからの光場再構成のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのフレームワークを開発した。 最先端のアルゴリズムと比較して,提案フレームワークの高性能と堅牢性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T08:16:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。