論文の概要: Super-resolution image projection over an extended depth of field using a diffractive decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03938v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 20:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.351655
• Title: Super-resolution image projection over an extended depth of field using a diffractive decoder
• Title（参考訳）: 拡散デコーダを用いた遠視野超高分解能画像投影
• Authors: Hanlong Chen, Cagatay Isil, Tianyi Gan, Mona Jarrahi, Aydogan Ozcan,
• Abstract要約: ハイブリット・イメージ・プロジェクション・システムは、解像度を改善した拡張フィールド・オブ・フィールドを実現する。 システムは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのデジタルエンコーダと全光回折デコーダを組み合わせる。 画素超解像(PSR)画像投影システムは,267xWの拡張DOF上での高忠実度画像合成を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image projection systems must be efficient in data storage, computation and transmission while maintaining a large space-bandwidth-product (SBP) at their output. Here, we introduce a hybrid image projection system that achieves extended depth-of-field (DOF) with improved resolution, combining a convolutional neural network (CNN)-based digital encoder with an all-optical diffractive decoder. A CNN-based encoder compresses input images into compact phase representations, which are subsequently displayed by a low-resolution (LR) projector and processed by an analog diffractive decoder for all-optical image reconstruction. This optical decoder is completely passive, designed to synthesize pixel super-resolved image projections that feature an extended DOF while eliminating the need for additional power consumption for super-resolved image reconstruction. Our pixel super-resolution (PSR) image projection system demonstrates high-fidelity image synthesis over an extended DOF of ~267xW, where W is the illumination wavelength, concurrently offering up to ~16-fold SBP improvement at each lateral plane. The proof of concept of this approach is validated through an experiment conducted in the THz spectrum, and the system is scalable across different parts of the electromagnetic spectrum. This image projection architecture can reduce data storage and transmission requirements for display systems without imposing additional power constraints on the optical decoder. Beyond extended DOF PSR image projection, the underlying principles of this approach can be extended to various applications, including optical metrology and microscopy.
• Abstract（参考訳）: 画像投影システムは、データストレージ、計算、伝送において効率的でありながら、その出力で大きな空間帯域積(SBP)を維持する必要がある。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのデジタルエンコーダと全光回折デコーダを組み合わせた、拡張深度(DOF)を実現するハイブリッド画像投影システムを提案する。 CNNベースのエンコーダは、入力画像をコンパクト位相表現に圧縮し、その後、低解像度(LR)プロジェクタで表示し、全光画像再構成のためのアナログ拡散復号器で処理する。 この光学デコーダは、完全に受動的であり、超解像再構成のための追加の消費電力を不要にしつつ、拡張DOFを特徴とする画素超解像投影を合成するように設計されている。 画素超解像(PSR)画像投影システムは,Wが照射波長である267xWの拡張DOF上での高忠実な画像合成を実証し,各横面に最大16倍のSBP改善を同時に提供する。 このアプローチの概念の証明は、THzスペクトルで実施された実験を通じて検証され、システムは電磁スペクトルの様々な部分にわたってスケーラブルである。 この画像投影アーキテクチャは、光デコーダに追加の電力制約を課すことなく、表示システムのデータストレージと伝送要求を低減できる。 拡張DOF PSR画像投影以外にも、このアプローチの基本的な原理は、光学メロロジーや顕微鏡など、様々な応用に拡張することができる。

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