元宇宙中的动态全息三维显示：发展与挑战

研究背景

元宇宙是一个与现实世界相互平行、彼此影响并且始终在线的数字虚拟世界。用户可在元宇宙中生活、娱乐、学习和工作，开展虚拟购物、在线学习和博物馆游览等活动。2021年，Facebook公司宣布更名为Meta，计划集全公司之力进军元宇宙行业。这一举动推动了元宇宙行业的爆发式发展。国内，百度公司发布了旗下首个元宇宙产品“希壤”，并通过希壤APP举办了百度AI开发者大会，最高可容纳10万人同屏互动。

作为元宇宙的重要技术支撑，三维显示可以为元宇宙用户提供更具沉浸感的交互体验。三维显示效果最为关键的评价指标是三维深度线索，它泛指一切可以为用户提供深度感知的特征信息，具体可分为线性透视、遮挡、阴影、纹理以及先验知识等心理学深度线索和双目视差、视轴会聚、聚焦、运动视差以及遮挡变化等生理学深度线索，如图1所示。三维显示系统提供的深度线索越丰富，显示画面的立体性、真实性和沉浸性越强。全息三维显示是一种基于波前衍射重建的三维显示技术，可以提供所有种类的深度线索，具有优秀的三维呈现能力，在元宇宙领域具有十分广阔的应用前景。

图1 三维显示中的各类三维深度线索

主要内容

作者首先介绍了计算全息技术的发展历史和重要节点。随后，分析了高质量全息动态三维显示面临的挑战，介绍了已有的解决方案，比较了各类方案的优势与不足。最后，分析了高质量全息动态三维显示的未来研究方向，包括低噪声全息图的获取、像质优化和畸变校正技术的开发以及三维内容源的构建，并对三维显示在元宇宙中的应用进行了展望。

计算全息技术的发展历史和重要节点

计算全息技术的发展简史可以由图2概括。自1966年德国科学家Lohmann等人提出该技术至今，计算全息的发展一直呈现出“软硬并进、交替上升”的局面。在理论模型和计算方法领域，计算全息的研究目标是寻找波前重建精确度更高的物理模型、开发更具实时性的全息计算方法；在调制器件和硬件系统领域，计算全息的研究目标是设计并制造高分辨率的快速调制器件、构建更高空间带宽积的全息显示系统。可以预见，计算全息技术在未来仍会沿着这两大方向继续开拓。

图2 计算全息技术的发展简史和代表性节点

高质量全息动态三维显示面临的挑战和解决方案

为了使用户在赛博空间中沉浸式的浏览和交互，元宇宙应用对三维显示的质量提出了极高的要求。对于动态三维计算全息显示而言，当前的挑战集中在三个方面：第一，计算全息图重建质量受限；第二，调制器件性能参数受限，显示系统存在调制误差；第三，三维内容源匮乏，全息显示展示度不足。围绕上述问题，当前计算全息领域的研究者展开了以下研究：

设计低噪声的全息图计算方法

全息图的优化是计算全息的重要研究方向，其目的是降低全息计算中的噪声、提升全息重建质量，具体可分为随机相位优化法、迭代优化法和深度学习优化法等三大类[1, 4]，各类方法的优缺点如表1所示。

表1 全息图优化方法的性能对比

开发像质优化和畸变校正技术

全息图的光学重建质量会受到光学元件制造精度和装配精度的影响。通过像质优化和畸变校正技术消除全息重建中的误差，可以避免光学元件的重新安装与调整，比较适合用在集成度较高的全息显示系统中。像质优化和畸变校正技术具体可分为基于波前补偿的优化方案、基于泽尼克系数的补偿方案和基于相移测量的补偿方案等三大类[2]，各类方案的优缺点如表2所示。

表2 全息畸变校正方案的特点对比

获取三维内容源，构建高带宽三维显示系统

当前的三维视频内容通常根据双目视觉原理渲染，难以直接应用于计算全息三维显示中。获取适用于全息显示的三维内容是目前计算全息面对的重大课题。常用的三维内容获取方法有建模法、拍摄法和二维转三维法[3]，各类方法的优缺点如表3所示。

表3 三维内容源生成方法的特点对比

总结与展望

动态全息三维显示未来的发展方向主要包括：设计低噪声的全息图计算方法，实现高质量、低噪声的全息重建；开发高精度的波前畸变校正技术，实现高复现、无畸变的全息显示；开发高速度、易兼容的三维内容制作方法，实现全息三维内容库的扩展。随着器件、算法和系统的不断发展与突破，动态全息显示作为视觉友好的真三维显示技术，将为元宇宙平台的发展与完善提供有力支撑。

作者介绍

通讯作者

何泽浩

何泽浩，男，博士，清华大学精密仪器系博士后。2021年获得清华大学光学工程专业博士学位。2021年度博士后创新人才支持计划入选者，2021年度清华大学“水木学者”计划入选者。研究方向包括三维显示、计算全息及全息通讯等。

第一作者

曹良才

曹良才，清华大学精密仪器系教授、博士生导师，国际光学工程学会（SPIE）会士和美国光学学会（OPTICA）会士，教育部长江学者特聘教授。2005年获得清华大学光学工程专业博士学位，毕业后留校工作至今，加州大学圣塔克鲁兹分校和麻省理工学院访问学者，研究方向主要为全息光学成像与显示技术。

参考文献

[1] He Z, Sui X, Zhang H, et al. Frequency-based optimized random phase for computer-generated holographic display [J]. Applied Optics, 2021, 60(4): A145-A154.

[2] He Z, Sui X, Jin G, et al. Distortion-correction method based on angular spectrum algorithm for holographic display [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(11): 6162-6169.

[3] He Z, Sui X, Cao L. Holographic 3D display using depth maps generated by 2D-to-3D rendering approach [J]. Applied Sciences, 2021, 11(21): 9889.

[4] Wu J, Liu K, Sui X, et al. High-speed computer-generated holography using an autoencoder-based deep neural network [J]. Optics Letters, 2021, 46(12): 2908-2011

撰稿人：何泽浩 曹良才

单位：清华大学

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编译者/作者：清元宇宙

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