博览：2021 Optica 基于迈克尔逊全息的全息近眼显示图像质量优化

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博览：2021 Optica 基于迈克尔逊全息的全息近眼显示图像质量优化

技术背景：

虚拟现实(virtual reality,VR)和增强现实(augmented reality,AR)中的近眼显示要求具有高图像质量，在紧凑的设备外形中支持大视野、聚焦提示(focus cues)以及大小合适的眼盒。全息近眼显示有希望满足这些要求，并在过去的数年里取得了显著的进展。 全息近眼显示不同于传统的近眼显示，它使用相位型空间光调制器(spatial light modulator,SLM)对入射光波整形，目标图像通过干涉的方式形成。

用于全息显示的相位型SLM存在衍射效率低的问题。这是由于其有限的像素填充因子、背板架构和其它因素，使得多达20%的入射光可能不会被衍射，从而产生零级衍射级，这通常会干扰控制的衍射级并显著降低观察到的图像质量。导致目前计算生成全息的图像质量还不如传统的显示技术。

在光学中，同轴和离轴滤波方案是两种最常用的技术，可最大限度地减少零级衍射。同轴滤波在物理上阻挡了傅立叶平面上的未衍射光束，这不可避免地也阻挡了一些低频成分的衍射光。此外，当复用三种颜色时，这种遮挡操作会更具挑战性。离轴方法会导致视场减小(使用第一级衍射级的一半)或效率降低(使用更高的衍射级)，而这两个因素对于近眼显示来说都是至关重要的。此外，还有通过对校正光束或SLM的像素化结构进行建模的方法来补偿零级光束。最近提出的相机在环 (camera-in-the-loop,CITL) 全息技术可以使用其衍射分量部分补偿 SLM的未衍射光，而无需对所有这些项进行明确建模。

当前不足：

目前的纯软件方法都没有考虑实际SLM的物理限制，限制了可以利用相消干涉抵消零级衍射的程度。

文章创新点：

基于此，NVDIA和斯坦福大学的Suyeon Choi(第一作者),Jonghyun Kim(通讯作者)和Gordon Wetzstein等人提出了使用两个SLM的Michelson全息，并结合CITL优化方法，使得一个SLM的衍射光可以与另一个SLM的非衍射光形成相消干涉，因此，非衍射光可以用于目标图像形成而不是产生散斑或者其它的伪影，从而大大提升图像质量。

原理解析：

(1)目标图像形成。如图1所示，由激光生成的源场入射到两个空间光调制器(SLM)上，每一个SLM以一定的衍射效率对入射光产生不同的相位延迟(即每个SLM显示不同的pattern)。两个SLM反射的场均包含衍射光和非衍射光，并在目标平面叠加形成目标图像。

(2)CITL校正。目标图像的形成不是一蹴而就的，需要通过迭代的方式不断比较目标平面的图像与目标图像的误差来更新两个SLM上的相位模式，最终得到针对特定目标图像SLM所需要显示的相位模式。而在这里，通过增加一个相机来捕捉这种迭代计算生成全息算法的中间图像，并将实际捕捉到的图像代入迭代优化过程(不同于用计算值代入下一次迭代，这里使用实测值代入，实测值包含了衍射项和非衍射项的贡献)，从而自动优化两个SLM的最终相位模式。具体算法流程见附录。

视频1：（1SLM CITL是作者实验室先前的工作，只用了一个SLM）

视频2：

附录：

目标平面SLM1和SLM2产生光场

，

，

η是衍射效率。ф是SLM对入射光的相位延迟。是SLM上的入射场。

要解决的问题：

算法1：

算法2：

实验装置图

参考文献：Suyeon Choi, Jonghyun Kim, Yifan Peng, and Gordon Wetzstein, "Optimizing image quality for holographic near-eye dISPlays with Michelson Holography," Optica 8, 143-146 (2021)

DOI：https://doi.org/10.1364/OPTICA.410622

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