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홀로그래픽 디스플레이 장치의 수차(aberration)를 모델링하기 위한 커널(kernel) 및 신경망(neural network)을 생성하는 단계;상기 커널에 기초하여 제1 홀로그램을 전파함으로써 획득된 제1 이미지 데이터가 입력된 상기 신경망의 출력으로부터 제2 이미지 데이터를 획득하는 단계;상기 제2 이미지 데이터와 미리 결정된 이미지 데이터의 비교에 기초하여 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계; 및상기 커널 및 상기 신경망에 기초하여 제2 홀로그램을 생성하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항에 있어서,상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계는,상기 제2 이미지 데이터의 강도(intensity)와 상기 미리 결정된 이미지 데이터의 강도의 차이에 기초하여 손실 함수를 계산하는 단계; 및 상기 손실 함수를 최적화하도록 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항에 있어서,상기 커널 및 상기 신경망을 생성하는 단계는,홀로그램 플레인의 공간적 세그먼트인 적어도 하나의 홀로그램 플레인 세그먼트에 대응하는 수차가 모델링되도록 상기 커널을 생성하는 단계를 포함하고,상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계는, 상기 홀로그램 플레인 전체에 대응하는 수차가 모델링되도록 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항에 있어서,상기 제2 이미지 데이터를 획득하는 단계는,상기 제1 이미지 데이터의 공간적 세그먼트들인 제1 이미지 세그먼트들을 획득하는 단계; 상기 제1 이미지 세그먼트들이 각각 입력된 신경망들의 출력들로부터 상기 제2 이미지 데이터를 획득하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제2 항에 있어서,상기 커널 및 신경망을 생성하는 단계는, 제르니케 다항식(Zernike polynomials)을 이용하여 상기 커널을 생성하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제5 항에 있어서,상기 손실 함수를 최적화하도록 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계는,상기 커널의 제르니케 계수에 대한 상기 손실 함수의 제1 그래디언트(gradient)를 결정하는 단계;상기 제1 그래디언트에 기초하여 상기 커널의 상기 제르니케 계수를 업데이트하는 단계;상기 신경망의 가중치에 대한 상기 손실 함수의 제2 그래디언트를 결정하는 단계; 및 상기 제2 그래디언트에 기초하여 상기 신경망의 상기 가중치를 업데이트하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항에 있어서,상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계는, 상기 커널 및 상기 신경망 중 적어도 하나가 업데이트될 때마다, 상기 업데이트된 커널 및 상기 업데이트된 신경망에 기초하여 상기 제1 이미지 데이터 및 상기 제2 이미지 데이터 중 적어도 하나를 획득하는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항에 있어서,상기 제2 홀로그램을 생성하는 단계는상기 커널에 기초하여 제2 홀로그램을 전파함으로써 획득된 제3 이미지 데이터가 입력된 상기 신경망의 출력으로부터 제4 이미지 데이터를 획득하는 단계;상기 제4 이미지 데이터와 목표 이미지 데이터의 비교에 기초하여 상기 제2 홀로그램을 업데이트하는 단계를 포함하고,상기 제2 홀로그램을 업데이트하는 단계는,상기 제4 이미지 데이터의 강도와 상기 목표 이미지 데이터의 강도의 차이에 기초하여 손실 함수를 계산하는 단계; 및 상기 손실 함수를 최적화하도록 상기 제2 홀로그램을 업데이트하는 단계를 포함하는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항에 있어서, 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하는 단계 및 상기 제2 홀로그램을 생성하는 단계는 각각 기 설정된 값만큼 반복되는, 홀로그램 생성 방법
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제1 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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홀로그래픽 이미지를 재생하기 위하여 빛을 방출하도록 구성된 광원;상기 홀로그래픽 이미지를 공간적으로 포커싱하도록 구성된 광학계;상기 광학계의 수차가 보상되도록 상기 홀로그래픽 이미지의 재생에 이용되는 홀로그램을 생성하도록 구성된 프로세서; 및상기 홀로그램에 기초하여 상기 빛을 변조하도록 구성된 공간 광 변조기(spatial light modulator)를 포함하고,상기 프로세서는, 홀로그래픽 디스플레이 장치의 수차(aberration)를 모델링하기 위한 커널(kernel) 및 신경망(neural network)을 생성하고,상기 커널에 기초하여 제1 홀로그램을 전파함으로써 획득된 제1 이미지 데이터가 입력된 상기 신경망의 출력으로부터 제2 이미지 데이터를 획득하고,상기 제2 이미지 데이터와 미리 결정된 이미지 데이터의 비교에 기초하여 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하고, 상기 커널 및 상기 신경망에 기초하여 제2 홀로그램을 생성하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제2 이미지 데이터의 강도(intensity)와 상기 미리 결정된 이미지 데이터의 강도의 차이에 기초하여 손실 함수를 계산하고, 상기 손실 함수를 최적화하도록 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제11 항에 있어서,상기 프로세서는,홀로그램 플레인의 공간적 세그먼트인 적어도 하나의 홀로그램 플레인 세그먼트에 대응하는 수차가 모델링되도록 상기 커널을 생성하고, 상기 홀로그램 플레인 전체에 대응하는 수차가 모델링되도록 상기 커널 및 상기 신경망을 업데이트하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제11 항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 제1 이미지 데이터의 공간적 세그먼트들인 제1 이미지 세그먼트들을 획득하고, 상기 제1 이미지 세그먼트들이 각각 입력된 신경망들의 출력들로부터 상기 제2 이미지 데이터를 획득하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제12 항에 있어서,상기 프로세서는, 제르니케 다항식(Zernike polynomials)을 이용하여 상기 커널을 생성하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제15 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 커널의 제르니케 계수에 대한 상기 손실 함수의 제1 그래디언트(gradient)를 결정하고,상기 제1 그래디언트에 기초하여 상기 커널의 상기 제르니케 계수를 업데이트하고,상기 신경망의 가중치에 대한 상기 손실 함수의 제2 그래디언트를 결정하고, 상기 제2 그래디언트에 기초하여 상기 신경망의 상기 가중치를 업데이트하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제11 항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 커널 및 상기 신경망 중 적어도 하나가 업데이트될 때마다, 상기 업데이트된 커널 및 상기 업데이트된 신경망에 기초하여 상기 제1 이미지 데이터 및 상기 제2 이미지 데이터 중 적어도 하나를 획득하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 커널에 기초하여 제2 홀로그램을 전파함으로써 획득된 제3 이미지 데이터가 입력된 상기 신경망의 출력으로부터 제4 이미지 데이터를 획득하고,상기 제4 이미지 데이터의 강도와 목표 이미지 데이터의 강도의 차이에 기초하여 손실 함수를 계산하고, 상기 손실 함수를 최적화하도록 상기 제2 홀로그램을 업데이트하도록 구성된, 홀로그래픽 디스플레이 시스템
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