論文の概要: Wavefront Coding for Accommodation-Invariant Near-Eye Displays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12778v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 17:52:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.433673
• Title: Wavefront Coding for Accommodation-Invariant Near-Eye Displays
• Title（参考訳）: 共振不変ニアアイディスプレイのウェーブフロント符号化
• Authors: Ugur Akpinar, Erdem Sahin, Tina M. Hayward, Apratim Majumder, Rajesh Menon, Atanas Gotchev,
• Abstract要約: 立体表示における頂点調節競合問題に対処する新しい計算近目表示法を提案する。 本システムは、屈折レンズアイピースと、新しい波面符号化回折光学素子を統合する。 我々は、ウェーブフロント符号化光学と画像前処理モジュールを協調的に最適化するために、エンドツーエンドの学習を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7240671897505615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a new computational near-eye display method that addresses the vergence-accommodation conflict problem in stereoscopic displays through accommodation-invariance. Our system integrates a refractive lens eyepiece with a novel wavefront coding diffractive optical element, operating in tandem with a pre-processing convolutional neural network. We employ end-to-end learning to jointly optimize the wavefront-coding optics and the image pre-processing module. To implement this approach, we develop a differentiable retinal image formation model that accounts for limiting aperture and chromatic aberrations introduced by the eye optics. We further integrate the neural transfer function and the contrast sensitivity function into the loss model to account for related perceptual effects. To tackle off-axis distortions, we incorporate position dependency into the pre-processing module. In addition to conducting rigorous analysis based on simulations, we also fabricate the designed diffractive optical element and build a benchtop setup, demonstrating accommodation-invariance for depth ranges of up to four diopters.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, 立体表示における頂点調節競合問題に, 共振インバージェンスと共振インバージェンスを併用して対処する新しい計算近目表示法を提案する。 本システムは、屈折レンズアイピースと新しい波面符号化回折光学素子を統合し、前処理の畳み込みニューラルネットワークでタンデムで動作させる。 我々は、ウェーブフロント符号化光学と画像前処理モジュールを協調的に最適化するために、エンドツーエンドの学習を採用する。 このアプローチを実現するために,眼球の開口および色収差の制限を考慮した微分可能な網膜画像形成モデルを開発した。 さらに、神経伝達関数とコントラスト感度関数を損失モデルに統合し、関連する知覚効果を考慮した。 オフ軸歪みに対処するため, 前処理モジュールに位置依存性を組み込む。 シミュレーションに基づく厳密な解析に加えて, 設計した回折光学素子を作製し, ベンチトップの設置を行い, 最大4ダイオプタの深さ範囲の調節不変性を実証した。

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