論文の概要: Super-resolution image display using diffractive decoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07281v1
- Date: Wed, 15 Jun 2022 03:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-16 15:10:40.841604
- Title: Super-resolution image display using diffractive decoders
- Title（参考訳）: 回折デコーダを用いた超高解像度画像表示
- Authors: Cagatay Isil, Deniz Mengu, Yifan Zhao, Anika Tabassum, Jingxi Li, Yi
Luo, Mona Jarrahi, and Aydogan Ozcan
- Abstract要約: 大きな視野(FOV)上の画像の高分解能合成・投影は、波面変調器の制限された空間帯域積(SBP)によって妨げられる。
本稿では,電子エンコーダと光デコーダを併用した深層学習型回折ディスプレイの設計について報告する。
以上の結果から,この回折画像表示はSBPの16倍の増加を示す4の超解像係数を達成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.24387597787123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-resolution synthesis/projection of images over a large field-of-view
(FOV) is hindered by the restricted space-bandwidth-product (SBP) of wavefront
modulators. We report a deep learning-enabled diffractive display design that
is based on a jointly-trained pair of an electronic encoder and a diffractive
optical decoder to synthesize/project super-resolved images using
low-resolution wavefront modulators. The digital encoder, composed of a trained
convolutional neural network (CNN), rapidly pre-processes the high-resolution
images of interest so that their spatial information is encoded into
low-resolution (LR) modulation patterns, projected via a low SBP wavefront
modulator. The diffractive decoder processes this LR encoded information using
thin transmissive layers that are structured using deep learning to
all-optically synthesize and project super-resolved images at its output FOV.
Our results indicate that this diffractive image display can achieve a
super-resolution factor of ~4, demonstrating a ~16-fold increase in SBP. We
also experimentally validate the success of this diffractive super-resolution
display using 3D-printed diffractive decoders that operate at the THz spectrum.
This diffractive image decoder can be scaled to operate at visible wavelengths
and inspire the design of large FOV and high-resolution displays that are
compact, low-power, and computationally efficient.
- Abstract（参考訳）: 大きな視野(FOV)上の画像の高分解能合成・投影は、波面変調器の制限された空間帯域積(SBP)によって妨げられる。
低分解能波面変調器を用いて超解像を合成・投影するための電子エンコーダと光デコーダを併用した深層学習型回折表示設計について報告する。
訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)からなるデジタルエンコーダは、空間情報を低SBP波面変調器を介して低分解能(LR)変調パターンに符号化するように、関心の高解像度画像を迅速に前処理する。
回折デコーダは、このLR符号化情報を、ディープラーニングを用いて構造化された薄い透過層を用いて処理し、その出力FOVで超解像を全光合成し投影する。
以上の結果から,この回折画像表示は4倍の超解像率を達成でき,SBPの16倍の増大を示すことが示唆された。
THzスペクトルで動作する3Dプリント型回折デコーダを用いて,この回折超解像ディスプレイの成功を実験的に検証した。
この回折像デコーダは可視波長で動作するようにスケールでき、コンパクトで低消費電力で計算効率の良い大きなfovおよび高解像度ディスプレイの設計を刺激することができる。
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