光学数字化全息——全光学机器学习展望

光学数字化全息——全光学机器学习展望

论文摘要

<正>1948年,Dennis Gabor提出了全息的概念,利用该项技术能够重建出三维(3D)物体振幅、相位信息[1]。自此,全息术的概念被广泛地应用在各个领域,如显微术[2]、干涉度量[3]、超声检测[4]及全息显示[5]等。光学全息通常分为两个步骤:记录与重建——首先利用参考光波与物光干涉得到传统的全息图,将其记录在光敏薄膜上;而后,当参考光波照射到全息图上时,原始物体的波前即能在3D像空间中重建。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: Min Gu,Xinyuan Fang,Haoran Ren,Elena Goi

来源: Engineering 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 物理学,自动化技术

单位: Laboratory of Artificial-Intelligence Nanophotonics, School of Science, RMIT University,National Laboratory of Solid State Microstructures, College of Engineering and Applied Sciences, Nanjing University,Hybrid Nanosystems, Nanoinstitute Munich, Faculty of Physics, Ludwig-Maximilians-University Munich

基金: support from the Australian Research Council (ARC) through the Discovery Project (DP180102402),support from a scholarship from theChina Scholarship Council (201706190189),financial support from the Humboldt Research Fellowship from the Alexander von Humboldt Foundation

分类号: TP181;O438.1

页码: 32-37

总页数: 6

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