Adaptive Gaussian Points for Faster and Better Computer-Generated Holograms

全息术 卷积(计算机科学) 计算机科学 计算全息 高斯分布 高斯过程 表(数据库) 算法 计算机图形学(图像) 光学 人工智能 物理 人工神经网络 量子力学 数据挖掘
作者
Sascha Fricke,Reinhard Caspary,Susana Castillo,Marcus Magnor
标识
DOI:10.1364/dh.2022.w3a.4
摘要

To achieve better quality and generation speed, we generate holograms from adaptively sized and placed points, modeled as 2D Gaussians. We compute them with a Rayleigh-Sommerfeld convolution directly in a compact, radially symmetric look-up table.
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