亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Reducing crosstalk of a multi-plane holographic display by the time-multiplexing stochastic gradient descent

串扰 随机梯度下降算法 全息术 计算机科学 多路复用 全息显示器 光学 基点 最速下降法 梯度下降 算法 人工智能 物理 数学优化 人工神经网络 电信 数学
作者
Zi Wang,Tao Chen,Qiyang Chen,Kefeng Tu,Qibin Feng,Guo‐Jiao Lv,Anting Wang,Hai Ming
出处
期刊:Optics Express [The Optical Society]
卷期号:31 (5): 7413-7413 被引量:10
标识
DOI:10.1364/oe.483590
摘要

Multi-plane reconstruction is essential for realizing a holographic three-dimensional (3D) display. One fundamental issue in conventional multi-plane Gerchberg-Saxton (GS) algorithm is the inter-plane crosstalk, mainly caused by the neglect of other planes’ interference in the process of amplitude replacement at each object plane. In this paper, we proposed the time-multiplexing stochastic gradient descent (TM-SGD) optimization algorithm to reduce the multi-plane reconstruction crosstalk. First, the global optimization feature of stochastic gradient descent (SGD) was utilized to reduce the inter-plane crosstalk. However, the crosstalk optimization effect would degrade as the number of object planes increases, due to the imbalance between input and output information. Thus, we further introduced the time-multiplexing strategy into both the iteration and reconstruction process of multi-plane SGD to increase input information. In TM-SGD, multiple sub-holograms are obtained through multi-loop iteration and then sequentially refreshed on spatial light modulator (SLM). The optimization condition between the holograms and the object planes converts from one-to-many to many-to-many, improving the optimization of inter-plane crosstalk. During the persistence of vision, multiple sub-hologram jointly reconstruct the crosstalk-free multi-plane images. Through simulation and experiment, we confirmed that TM-SGD could effectively reduce the inter-plane crosstalk and improve image quality.The proposed TM-SGD-based holographic display has wide applications in tomographic 3D visualization for biology, medical science, and engineering design, which need to reconstruct multiple independent tomographic images without inter-plane crosstalk.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
5秒前
robin完成签到 ,获得积分10
7秒前
万能图书馆应助HH采纳,获得10
16秒前
吾日三省吾身完成签到 ,获得积分10
27秒前
英姑应助风华正茂采纳,获得10
39秒前
41秒前
56秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得50
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Lulu发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
HH发布了新的文献求助10
1分钟前
Lulu完成签到,获得积分10
1分钟前
Yuki完成签到 ,获得积分10
2分钟前
CC完成签到,获得积分10
2分钟前
badyoungboy完成签到,获得积分10
2分钟前
badyoungboy发布了新的文献求助10
2分钟前
北陌完成签到 ,获得积分10
2分钟前
领导范儿应助郭楠楠采纳,获得10
2分钟前
完美世界应助木棉采纳,获得10
2分钟前
Nature应助yangjian采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
郭楠楠发布了新的文献求助10
2分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
BowieHuang应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
andrele应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
安静的从梦完成签到 ,获得积分10
3分钟前
颜卿完成签到 ,获得积分10
3分钟前
zh完成签到,获得积分10
3分钟前
youy完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Hello应助郭楠楠采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
开放道天发布了新的文献求助10
3分钟前
郭楠楠发布了新的文献求助10
4分钟前
晁子枫完成签到 ,获得积分10
4分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 8000
Building Quantum Computers 800
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5664330
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4860894
关于积分的说明 15107549
捐赠科研通 4822849
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2581773
邀请新用户注册赠送积分活动 1535993
关于科研通互助平台的介绍 1494287