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FRL新研究:解決全息顯示動眼框與視場角制約問題

   2020-07-29 中國全息網(wǎng)5090
導(dǎo)讀

前不久,F(xiàn)acebookReality Labs(以下簡稱FRL)公布了一項結(jié)合AR全息衍射技術(shù)的VR光學方案,被看作是未來AR與VR技術(shù)融合、同時具備兩者優(yōu)勢的新品類。近期,F(xiàn)RL再次公布了一項與舊金山大學伯克利分校共同合作的新研究,論證出一種可以擴大全息顯示視場角的方法。全息顯示的優(yōu)劣分析在論文《High Resolution étendue Expansi

前不久,Facebook Reality Labs(以下簡稱FRL)公布了一項結(jié)合AR全息衍射技術(shù)的VR光學方案,被看作是未來AR與VR技術(shù)融合、同時具備兩者優(yōu)勢的新品類。

近期,F(xiàn)RL再次公布了一項與舊金山大學伯克利分校共同合作的新研究,論證出一種可以擴大全息顯示視場角的方法。

全息顯示的優(yōu)劣分析

在論文《High Resolution étendue Expansion for Holographic Displays》中提到,全息技術(shù)的優(yōu)勢是能夠呈現(xiàn)出高質(zhì)量的3D畫面,通過SLM可以產(chǎn)生各個方向的光,能夠?qū)崿F(xiàn)像素級的變焦顯示,校正光學系統(tǒng)像差,適用于小型化光學元件。

因此,全息技術(shù)也非常適合AR/VR等近眼顯示設(shè)備。

然而當前的全息顯示應(yīng)用在AR/VR中應(yīng)用時,動眼框(Eyebox)和視場角(FOV)相互制約,想要獲得大的動眼框,就要犧牲視場角大小,反之亦然。

Eyebox示意圖

Eyebox是頭戴式顯示設(shè)備中一個非常重要的因素,尤其是在AR設(shè)備中,它直接影響著你能夠看到虛擬圖像的范圍大小,直接的說它就決定著你日常佩戴AR眼鏡的靈活度,假如Eyebox太小,稍微動一下AR設(shè)備你看到的虛擬內(nèi)容就會不完整,極大降低用戶體驗。

而FOV也是一個提升視覺體驗的重要因素,它直接決定著你能夠看到的虛擬圖像的畫幅大小,F(xiàn)OV越大顯示虛擬圖像面積越大,沉浸式體驗的效果也就越好。然而,在傳統(tǒng)非全息光學中獲得大視場角并不難,例如Oculus Rift可以直接用大面積顯示屏,而在全息顯示中由空間光調(diào)制器(SLM)所限制。

通常而言,想要獲得身臨其境的體驗FOV要≥90度。

而全息顯示器如果將FOV設(shè)定在90度,Eyebox則只有1mm多,意味著眼鏡稍微晃一下就看不到圖像;而暴力解決方案就是增加SLM像素數(shù),在10mm Eyebox時則需要10億個像素,不過這種方法效率低下,因為所需像素數(shù)太大,甚至超越人眼能解析的像素數(shù)的2倍。

全息顯示擴大視場角新方法

論文指出,通過靜態(tài)散射掩模來擴大全息顯示器視場角則是一個另一個解決方案。

實際上該方法此前已得到應(yīng)用,但是場景比較簡單,例如只有幾十個點的風景類內(nèi)容。因此,為了推進這一方法來解決全息顯示視場角問題,必須大幅提升分辨率,以達到現(xiàn)代化的顯示水平。

視場角示意圖(左:傳統(tǒng)光學,右:增加散射掩模層)

簡述原理就是,全息顯示的波前被掩模散射,自由度比SLM更大,輸出的分辨率更高,因此噪點也就更多。而本論文提出的方法關(guān)鍵點在于,全息圖像限制在SLM空間頻率范圍內(nèi),從而把噪點控制在人眼無法分辨的更高頻率上。

實驗用的臺式原型機

據(jù)悉,該方法可以很好的使用復(fù)雜、高分辨率的實拍圖,甚至還驗證了空間約束下,結(jié)合注視點渲染動態(tài)分布圖像分辨率。同時,F(xiàn)acebook與加州大學伯克利分校設(shè)計了框架,來優(yōu)化這些參數(shù),并在一臺原型機上得以驗證。

AR原型效果展示:左上角為原圖,下方兩個為不同深度的圖像,橙色框代表擴展前原有FOV大小

同時論文提出目前該方法的一些優(yōu)勢與局限性。

優(yōu)勢:


  • 通過基于約束的散射掩模生成全息圖像算法,效果優(yōu)于此前的技術(shù)方案;

  • 通過增加頻率和空間約束,顯示提高了顯示分辨率,實測結(jié)果比SLM更好的大視場角高分辨率圖像。


未來AR眼鏡應(yīng)用概念示意圖:左為基于Maimone等原方法的緊湊全息方案,右為增加散射掩模層,可不犧牲FOV增大Eyebox

劣勢:


  • 由于顯示設(shè)備視場角參數(shù)超過SLM原生,因此對比度較低;

  • 計算時間也比此前(論文提到的Buckley et al. 2006; Park et al. 2019; Yu et al. 2017b)方法要長,依然需要優(yōu)化;

  • 目前原型僅支持單色顯示;

  • 該方法對設(shè)備準度要求極高,應(yīng)用到AR、VR中難度較大。


總的來說,雖然實驗結(jié)果在實際應(yīng)用中還有待優(yōu)化與改進,但也讓我們看到使用新的SLM技術(shù)實現(xiàn)全息顯示的新算法有著極大的潛力,尤其是在未來小型化和大眾化需求的時代。


 
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