基于激光的三维全息成像方法、三维全息成像装置及设备.pdf
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基于激光的三维全息成像方法、三维全息成像装置及设备.pdf
本发明涉及图像成像技术领域,尤其涉及一种基于激光的三维全息成像方法、三维全息成像装置及设备。本发明提供一种基于激光的三维全息成像方法,包括:根据待显示的图像处理得到对应于第一极坐标的第一数据和对应于第二极坐标的第二数据,第一数据包括第一扫描振镜部件姿态信息及角速度信息、第一像素点位置信息和第一激光光束通断信息,第二数据包括第二扫描振镜部件姿态信息及角速度信息、第二像素点位置信息和第二激光光束通断信息;根据第一数据控制第一激光光束,根据第二数据控制第二激光光束;对第一激光光束或第二激光光束进行相位补偿。本发
三维全息成像.pdf
一种全息成像系统包括在一个末端处耦合到天线且在另一末端处耦合到信号源的传输线路。所述天线界定孔隙,由信号源产生的信号传输穿过所述孔隙而入射于位于所述孔隙远端的对象且通过所述天线孔隙接收从所述对象反射的信号。对所述天线孔隙进行相位参考的驻波探针对所述反射信号进行取样。连接到所述驻波探针的检测器接收所述经取样反射信号且提供输出信号,所述输出信号表示与来自所述对象的所述反射信号的同相分量成比例的真值信号。处理器执行成像算法以便基于来自所述检测器的所述输出信号生成表示所述对象的多维轮廓。
无监督的深度学习全息成像方法及装置.pdf
本发明提出一种无监督的深度学习全息成像方法及装置,其中方法包括,采集待训练目标的全息图;通过将全息图在自由空间传播获取对应的全息子图,并构建包含全息图和全息子图的数据集;构建输入是全息子图,输出是全息图的神经网络,使用数据集对神经网络进行训练,获取训练完成的神经网络。本发明利用深度学习的特征数据提取能力,学习测量值到测量值之间潜在的深层关系,同时解决了深度学习中真值难获取和成像保真度不足的问题,能实现大规模实时全息成像。
一种摄像装置、采用其的激光全息成像装置及系统.pdf
本实用新型公开了一种摄像装置、采用其的激光全息成像装置及系统,所述摄像装置包括摄像装置元件和与所述摄像装置元件相连的镜头;所述摄像装置元件为CCD元件或者CMOS元件,并且所述摄像装置元件为1英寸以上大靶面摄像装置元件,所述镜头采用焦距35mm以下的镜头、焦距50mm或者85mm的镜头、焦距100mm或者135mm、24?105mm变焦、24?75mm的镜头中的一种。所述全息成像检测装置包括:至少一组检测光源,每组检测光源包括至少一个灯珠,检测光源用于发射检测照明光线,并实现所述检测照明光线在成像对象上的
三维全息显示装置及方法.pdf
本发明提供了一种三维全息显示装置及方法,所述装置包括:所述装置包括光源单元、光路整合单元以及调制单元。其中,所述光源单元用于产生照明光束;所述光路整合单元用于对所述照明光束进行准直;所述调制单元用于根据待显示物体的位相全息图和振幅全息图,对经准直后的所述照明光束进行位相调制和振幅调制,以显示所述待显示物体的全息影像。通过采用加载有待显示物体位相信息和振幅信息的两个液晶调制面板,分别对照明光束进行位相调制和振幅调制,以实现对待显示物体的三维全息显示。由于同时对照明光束的位相和振幅进行调制,更大程度的保留了待