A hybrid Gerchberg–Saxton-like algorithm for DOE and CGH calculation

全息术 计算机科学 加权 梯度下降 算法 平版印刷术 相位恢复 光学 人工智能 物理 人工神经网络 傅里叶变换 声学 量子力学
作者
Haichao Wang,Weirui Yue,Qiang Song,Jingdan Liu,Guohai Situ
出处
期刊:Optics and Lasers in Engineering [Elsevier]
卷期号:89: 109-115 被引量:50
标识
DOI:10.1016/j.optlaseng.2016.04.005
摘要

Abstract The Gerchberg–Saxton (GS) algorithm is widely used in various disciplines of modern sciences and technologies where phase retrieval is required. However, this legendary algorithm most likely stagnates after a few iterations. Many efforts have been taken to improve this situation. Here we propose to introduce the strategy of gradient descent and weighting technique to the GS algorithm, and demonstrate it using two examples: design of a diffractive optical element (DOE) to achieve off-axis illumination in lithographic tools, and design of a computer generated hologram (CGH) for holographic display. Both numerical simulation and optical experiments are carried out for demonstration.

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