全息圖像可以提供物體的三維（3D）視覺效果，比二維（2D）圖像更加真實(shí)和立體，在醫(yī)學(xué)成像、制造業(yè)、虛擬現(xiàn)實(shí)等多個(gè)領(lǐng)域都有著巨大的價(jià)值。

全息技術(shù)迎來突破：深度學(xué)習(xí)可將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維圖像© 由 IT之家 提供

IT之家注意到，傳統(tǒng)的全息技術(shù)需要記錄物體的三維數(shù)據(jù)和與光線的相互作用，這個(gè)過程需要很高的計(jì)算能力和專門的攝像機(jī)來拍攝三維圖像，這種復(fù)雜性限制了全息圖像的廣泛應(yīng)用。

近年來，也有許多基于深度學(xué)習(xí)的方法被提出，用來生成全息圖像。它們可以直接從使用 RGB-D 攝像機(jī)拍攝的三維數(shù)據(jù)中創(chuàng)建全息圖像，RGB-D 攝像機(jī)可以同時(shí)獲取物體的顏色和深度信息。這種方法避免了傳統(tǒng)方法中的許多計(jì)算挑戰(zhàn)，是一種更簡(jiǎn)單的生成全息圖像的方法。

現(xiàn)在，日本千葉大學(xué)工程研究院的下馬智之教授帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的新方法，進(jìn)一步簡(jiǎn)化了全息圖像的生成過程，可以直接從普通攝像機(jī)拍攝的二維彩色圖像中生成三維場(chǎng)景或物體。這項(xiàng)研究最近發(fā)表在《光學(xué)與激光工程（Optics and Lasers in Engineering）》雜志上。千葉大學(xué)工程研究院的石井佳之和伊藤智之也參與了這項(xiàng)研究。

談到這項(xiàng)研究背后的動(dòng)機(jī)，下馬教授說：“實(shí)現(xiàn)全息顯示有幾個(gè)難題，包括三維數(shù)據(jù)的獲取、全息圖像的計(jì)算成本以及全息圖像與全息顯示設(shè)備特性之間的轉(zhuǎn)換。我們進(jìn)行這項(xiàng)研究是因?yàn)槲覀兿嘈派疃葘W(xué)習(xí)近年來發(fā)展迅速，有潛力解決這些問題。”

該方法使用三個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）將普通二維彩色圖像轉(zhuǎn)換為可以用來顯示三維場(chǎng)景或物體的全息圖像。第一個(gè) DNN 使用普通攝像機(jī)拍攝的彩色圖像作為輸入，然后預(yù)測(cè)相關(guān)的深度圖，提供關(guān)于圖像三維結(jié)構(gòu)的信息。第一個(gè) DNN 生成的原始 RGB 圖像和深度圖都被第二個(gè) DNN 用來生成全息圖像。最后，第三個(gè) DNN 對(duì)第二個(gè) DNN 生成的全息圖像進(jìn)行優(yōu)化，使其適合在不同設(shè)備上顯示。

研究人員發(fā)現(xiàn)，該方法處理數(shù)據(jù)和生成全息圖像所花費(fèi)的時(shí)間優(yōu)于最先進(jìn)的圖形處理單元。“我們方法另一個(gè)好處是，最終全息圖像重現(xiàn)出來的圖片可以呈現(xiàn)出自然而真實(shí)的三維效果。而且，在生成全息圖像時(shí)不需要使用深度信息，因此這種方法成本低廉，不需要使用 RGB-D 攝像機(jī)等三維成像設(shè)備。”下馬教授在進(jìn)一步討論結(jié)果時(shí)補(bǔ)充道。

在不久的將來，這種方法可以在頭戴式顯示器中找到潛在的應(yīng)用，為生成高保真的三維顯示提供幫助。同樣，也可能革新車載全息顯示器，以三維的方式展示行人、道路和標(biāo)志等必要信息，該方法有望為推動(dòng)全息技術(shù)的普及和發(fā)展鋪平道路。