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A Depth-Aware Network for Real-Time and High-Quality Neural Holography
저자
Zhang, Yunzhu; Yu, Guangwei; Chen, Chun; He, Zhaoqin; Wang, Jun
학술지명
IEEE Signal Processing Letters
출판/발행연도
2025
주제
요약
본 연구는 네트워크 훈련 시 고정된 대상 깊이로 인해 특정 거리에서만 이미지를 재구성할 수 있는 기존 컴퓨터 생성 홀로그래피(CGH)의 한계를 극복하기 위해 깊이 인식 신경망을 제안합니다. 깊이 임베딩 및 자기 주의 블록으로 구성된 깊이 인식 모듈을 통합하여 지정된 범위 내의 모든 깊이에서 고품질 홀로그램을 생성하며, 객체 위치 변경 시 재훈련 없이도 사용 가능합니다. 수치적 재구성 및 광학 실험을 통해 제안된 방법이 훈련 범위 내에서 고품질 성능을 유지하고, 훈련되지 않은 깊이에서도 명확하게 홀로그램을 재구성함을 입증했습니다.
학술지 영향력
[IEEE Signal Processing Letters]
- CiteScore
- 7.2
- ES
- 0.01892
- JCI
- 0.87
- JCR
- 3.9
- SJR
- 0.938
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