Deep-learning-generated holography

Horisaki Ryoichi; Takagi Ryosuke; Tanida Jun

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Deep-learning-generated holography

机译：深学习生成的全息术

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We present a method for computer-generated holography based on deep learning. The inverse process of light propagation is regressed with a number of computationally generated speckle data sets. This method enables noniterative calculation of computer-generated holograms (CGHs). The proposed method was experimentally verified with a phase-only CGH. (C) 2018 Optical Society of America

机译：我们提出了一种基于深度学习的计算机生成全息术方法。光传播的逆过程用多个计算生成的散斑数据集回归。该方法能够非特征地计算计算机生成的全息图（CGHS）。通过仅相位的CGH实验验证所提出的方法。（c）2018年光学学会

著录项

来源
《Applied optics》 |2018年第14期|共5页
作者
Horisaki Ryoichi; Takagi Ryosuke; Tanida Jun;
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作者单位

Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

Technol Dept Informat &

Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

Technol Dept Informat &

Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

Osaka Univ Grad Sch Informat Sci &

Technol Dept Informat &

Phys Sci 1-5 Yamadaoka Suita Osaka 5650871 Japan;

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正文语种 eng
中图分类应用;
关键词

Deep-learning-generated holography

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