于数字影像飞速生长的今天，怎样让平凡的二维图象“跃然在面前”，泛起出传神的三维立体不雅看效果，是全息显示领域的主要挑战。近日，于庄松林院士引导下，上海理工年夜学张年夜伟教授领衔的超周详光学制造团队常琛亮特聘教授引导硕士研究生赵陈洲，提出了一种全新的端到端卷积神经收集要领，可直接将二维图片转换为全彩三维全息图象。相干研究结果以“二维图象到彩色三维全息的端到端卷积神经收集要领”（Conversion of 2D picture to color 3D holography using end-to-end convolutional neural network）为题，发表于高影响力光学期刊《PhotoniX》（中科院1区期刊，影响因子19.1）上。常琛亮教授与硕士生赵陈洲为论文的第一作者，张年夜伟教授为论文的通信作者。
基在神经收集的从2D到3D全彩全息显示体系示用意
持久以来，盘算机天生全息图（CGH）的盘算历程需要三维模子或者深度信息作为输入，这不仅增长了数据获取的难度，也使实时盘算成为瓶颈。针对于这一问题，团队提出的端到端神经收集要领完全跳过了深度预计法式，直接进修从二维图象到三维全息波前的映照瓜葛。收集练习接纳年夜规模合成数据集，颠末优化后可以或许以毫秒级速率天生高质量的全彩色相位全息图，从而实现二维到三维的直接跨维度转换。试验结果注解，该要领重修的三维图象具备清楚的条理感及天然的聚焦效果，重修质量与传统深度预计+全息天生的两步法相称，但速率晋升了一个HAHA体育十年运营最简朴处置惩罚-数目级。于试验平台上，研究团队使用空间光调制器（SLM）乐成实现了多类二维图片的三维全彩全息再现，包罗合成图象、天然图象以和实照相片，均揭示出稳定的立体重修效果。
该研究突破了二维图象天生三维全息的传统技术瓶颈，为全息显示的全彩、实时化、低成本化提供了新的解决方案。未来，这一技术有望运用在虚拟实际、增强实际、裸眼3D显示等前沿领域，推动元宇宙及陶醉式显示的生长。
论文链接：https://photonix.springeropen.com/articles/10.1186/s43074-025-00186-3
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