2026/06/15
圖文引用自：www.techritual.com
加州大學洛杉磯分校（UCLA）的工程研究人員開發了一種先進的三維（3D）影像投影系統，能夠在單次光學曝光中同時顯示 28 個不同的深度層。該項目由 UCLA Samueli 工程學院及加州納米系統研究所（CNSI）的奧茲坎（Aydogan Ozcan）教授主導，旨在建立一個緊湊的框架，以提升下一代全息顯示器、醫療影像及虛擬現實介面。研究詳述了一個混合數位-光學架構，有效解決了在密集 3D 影像中常見的視覺失真及串擾問題。
傳統的多層體積投影方法在多個焦平面緊密排列時，經常會導致影像劣化。隨著這些層次的重疊，光場常常會互相滲透，降低深度清晰度，造成嚴重模糊，並減少觀者的視覺鋭利度。
為了克服這些限制，UCLA 的研究團隊利用深度學習來共同優化數位計算編碼器和被動物理光學解碼器。該系統透過將目標視覺數據運行於一個數位神經網絡中，該網絡包含明確的深度及座標指令。此網絡將多層的結構信息壓縮為一個統一的相位模式，代表整個 3D 體積。當光線通過系統時，會碰觸到一系列經過結構優化的衍射表面，這些表面作為類比解碼器，物理上操控光波，將影像的特定組件路由至其指定的深度平面。
這種精確的「光編程」技術使系統能有效抑制鄰近層之間的數據泄漏，即使平面之間的距離接近單一光波長的尺度，仍能保持清晰的視覺分離。…
