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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)3450
導(dǎo)讀

前沒多久,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(xué)方案,被看作是未來AR與VR技術(shù)調(diào)和、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(xué)伯克利分校協(xié)同合作的新研究,論證出一種可以擴(kuò)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 tendue Expansi

前沒多久,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(xué)方案,被看作是未來AR與VR技術(shù)調(diào)和、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(xué)伯克利分校協(xié)同合作的新研究,論證出一種可以擴(kuò)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 tendue Expansion for Holographic Displays》中提到,全息技術(shù)的優(yōu)勢是能夠出現(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(xué)系統(tǒng)像差,適用于小型化光學(xué)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(dāng)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,特別是在AR設(shè)備中,它直接影響著你能夠看到虛擬圖像的範(fàn)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(yàn)。

而FOV也是一個提升視覺體驗(yàn)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,沉醉式體驗(yàn)的結(jié)果也就越好。然而,在傳統(tǒng)非全息光學(xué)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(yàn)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;而強(qiáng)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,只是這種方法功效低下,因?yàn)樗柘袼財?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(kuò)大視場角新方法

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

實(shí)際上該方法此前已獲得應(yīng)用,但是場景比較簡單,例如只有幾十個點(diǎn)的風(fēng)景類內(nèi)容。因此,爲(wèi)了推進(jìn)這一方法來解決全息顯示視場角問題,必須大幅提升辨別率,以達(dá)到現(xiàn)代化的顯示水平。

視場角示意圖(左:傳統(tǒng)光學(xué),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,輸出的辨別率更高,因此噪點(diǎn)也就更多。而本論文提出的方法關(guān)鍵點(diǎn)在于,全息圖像限制在SLM空間頻率範(fàn)圍內(nèi),從而把噪點(diǎn)控制在人眼無法辨別的更高頻率上。

實(shí)驗(yàn)用的臺式原型機(jī)

據(jù)悉,該方法可以很好的使用複雜、高辨別率的實(shí)拍圖,甚至還驗(yàn)證了空間約束下,結(jié)合注視點(diǎn)渲染動態(tài)分布圖像辨別率。同時,F(xiàn)acebook與加州大學(xué)伯克利分校設(shè)計了框架,來優(yōu)化這些參數(shù),並在一臺原型機(jī)上得以驗(yàn)證。

AR原型結(jié)果展示:左上角爲(wèi)原圖,下方兩個爲(wèi)不同深度的圖像,橙色框代表擴(kuò)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,結(jié)果優(yōu)于此前的技術(shù)方案;

  • 通過增加頻率和空間約束,顯示提高了顯示辨別率,實(shí)測結(jié)果比SLM更好的大視場角高辨別率圖像。


未來AR眼鏡應(yīng)用概念示意圖:左爲(wèi)基于Maimone等原方法的緊湊全息方案,右爲(wèi)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(zhǔn)度要求極高,應(yīng)用到AR、VR中難度較大。


總的來說,雖然實(shí)驗(yàn)結(jié)果在實(shí)際應(yīng)用中還有待優(yōu)化與改進(jìn),但也讓我們在線看到使用新的SLM技術(shù)實(shí)現(xiàn)全息顯示的新算法有著極大的潛力,特別是在未來小型化和大衆(zhòng)化需求的時代。


 
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