北京,2023年6月22日/美通社/——全球领先的全息增强现实(AR)技术提供商WiMi全息云股份有限公司(NASDAQ:WiMi)(“WiMi”或“公司”)今天宣布开发基于深度学习的3D CGH技术。深度学习可以训练神经网络,从而实现自动物体识别和3D建模。它还允许优化光场信息,从而提高全息图的质量和分辨率。WiMi使用深度学习算法分析3D模型以提取深度信息,然后进行一系列光学处理,将深度图转化为全息图。
该技术涵盖数据准备、模型构建、深度学习模型训练、全息图生成和演示。
数据准备
为了生成全息图,我们需要首先准备3D物体的数据。通常,3D对象的数据可以通过使用3D扫描仪或手动建模来获得。在这个过程中,有必要注意数据的精度和分辨率。数据的精度越高,全息图就越精确,分辨率越高,可以呈现的细节就越多。
模型构建
在准备好3D对象的数据之后,接下来需要构建模型。模型构建是将三维物体转换为全息图的关键步骤。在这个过程中,需要使用三维建模软件。在模型构建过程中,必须注意模型的几何图形和纹理映射细节。这些因素将影响最终生成的全息图的质量和效果。
深度学习模型培训
在准备好3D对象的数据并构建模型后,下一步是训练深度学习模型。深度学习模型是将3D模型转换为全息图的关键技术。在这个过程中,可以使用卷积神经网络(CNN)。在模型训练过程中,需要使用大量的数据来提高模型的准确性和稳定性。
全息图生成
在深度学习模型被训练后,下一步是生成全息图。在这个过程中,需要将3D模型输入到深度学习模型中,然后将输出结果渲染成全息图。在全息图生成过程中,我们需要注意光源的设置和全息图的调整。这些因素将影响最终生成的全息图的视觉效果和保真度。
全息显示
最后,需要显示生成的全息图。在全息图显示过程中,需要使用光源和特定的投影设备,如全息投影仪。在显示过程中,需要注意光源的位置和光的强度,以及投影设备的设置和校准。这些因素将影响最终生成的全息图的观看效果和清晰度。
基于深度学习的三维CGH技术具有许多应用前景,包括虚拟现实、增强现实、医学成像等领域。在虚拟现实中,全息图可以呈现具有3D效果的场景和物体,给用户一种真实的存在感。在增强现实中,全息图可以在逼真的环境中增强事物,让用户更深入地了解物体的3D结构。在医学成像中,全息图可以呈现医学图像的3D结构,帮助医生更好地诊断疾病。
关于WIMI全息云
WIMI全息云公司(NASDAQ:WIMI)是一家全息云综合技术解决方案提供商,专注于包括全息AR汽车HUD软件、3D全息脉冲激光雷达、头戴式光场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等专业领域。其服务和全息AR技术包括全息AR汽车应用、3D全息脉冲激光雷达技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息AR广告技术、全息AR娱乐技术、全息ARSDK支付、交互式全息通信等全息AR技术。