MicroCloud全息图（NASDAQ：HOLO）的创新方法，以提高全息成像的质量，整合 - 包括图像的深度先知和宽带超曲面，以帮助虚拟现实和扩大现实的事实应用 MicroCloud全息图（NASDAQ：HOLO）的创新方法，以提高全息成像的质量，整合 - 包括图像的深度先知和宽带超曲面，以帮助虚拟现实和扩大现实的事实应用 2025年4月30日09:18 feixiang.com 在现代科学和技术的发展背景下，全息成像技术是高分子成像高保真性的高分辨率和技术，在许多领域都广泛使用。但是，在实际应用中，全息成像技术仍然面临一些挑战和局限性。其中之一是存在传播效应的存在，即，不同长度的光经过t时会受到不同的校正和偏移他的光学元素，导致成像结果的色差和模糊。为了解决这个问题，近年来已经提出了各种吸力方法，包括使用复杂的光学成分和算法。但是，这些方法通常需要复杂的系统和计算，从而将其可行性和效率限制为实际应用。为了克服这些局限性，微云全息图（NASDAQ：HOLO）提出基于深层图像先验的宽带超表面全息成像方法的传播，称为DISH-HSI的方法。该方法使用深度图像信息来预测传统长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度长度，分散剂是由不同的室外光索引引起的离子在成像过程中，因此获得了清晰的全息图像。 DISH-HSI方法的关键是使用深层图像先验来提高成像质量。深图像是指在成像过程中捕获目标场景的深度信息的图像，可用于确定目标对象的位置和形状。在传统的全息成像中，分散的影响导致深度信息的模糊和失真，这会影响成像的质量。因此，DISH-HSI过程将宽带超浮射面前的深度图像结合在一起，以通过处理和优化深度图像来纠正效果的传播，从而提高了全息图像的清晰度和正确性：图像数据的收集和处理深度：微云全息图：目标信息的深度。建立具有出色的广泛频率跨面模型：因此，基于目标对象的深度信息和成像的参数系统，建立了元整日频率的广泛频率模型，以纠正分散体的影响。在以前的深度图像之前：微云全息图一直在优化和调整深度图像以匹配外放置的宽带超脸模型，从而实现了分散体的影响。全息图像的重建：最后，已使用该反应性深度图像在宽带超曲面模型之前重新列入了全息图像，以获得清晰准确的全息图像。 Metasurface全息成像的技术是具有广泛应用程序前景的光学成像技术。通过设计和准备不同类型的跨表面结构，可以实现具有高分辨率，广泛的视角和广泛频谱的全息成像，从而为开发光学通信，表现技术，光学感测和其他领域提供了新的可能性。应用程序全息成像中的深层图像先验是指使用信息深图像来改善全息图像的质量和效果。传统的成像全息方法在成像过程中容易分散，从而产生模糊和丑陋的成像结果。以前的深层图像可以在现场提供深刻的信息，从而帮助我们更准确地重建全息图像。基于微云全息图（NASDAQ：HOLO）之前，基于深层图像的外展宽带全息成像方法可以有效地改善全息成像的质量和影响。通过引入宽带跨表面，基于以前的深层图像消除了色散的影响，从而产生了更准确，更清晰的全息图像。该方法在虚拟现实，扩大现实等领域具有广泛的应用前景。