发现

加州大学洛杉矶分校的一个研究小组开发了一种技术，可以用源图像所含像素的十六分之一来投影高分辨率的计算机生成图像。该系统基于人工智能算法压缩图像，然后使用光学解码器对其进行解码。光学解码器是用3D打印机制作的一种薄而半透明的塑料片，其设计目的是作为同一算法的一部分以特定的方式与光相互作用。解码器不消耗能量，这可能导致更高分辨率的显示，比当前的显示技术消耗更少的能量和需要更少的数据。

背景

投影高分辨率3D全息图需要如此多的像素，目前的消费技术还无法完成这项任务。正如研究中所证明的那样，压缩图像数据并使用一种轻薄、透明、不耗电的材料立即解码压缩图像的能力，可以帮助克服这一障碍，并导致可穿戴技术产生更高质量的图像，同时使用比当今消费技术更少的功耗和存储。

方法

该系统使用一种算法将高分辨率图像编码为低分辨率图像。其结果是一个类似于QR码的像素图案，人眼无法读取。然后，经过压缩的图像被用来弯曲和解读入射光的解码器翻译回原始分辨率。

研究人员在黑色、白色和灰色阴影的图像上测试了该系统，证明该技术可以有效地使用编码图像投影高分辨率图像，而编码图像的像素仅为原始图像的6%左右。该团队还测试了一个类似的系统，该系统成功地编码和解码了彩色图像。

影响

这项技术最终可能会被用于虚拟现实或增强现实眼镜的高分辨率全息图像投影等应用。通过使用原始图像中包含的一小部分数据对图像进行编码，并在不用电的情况下对其进行解码，该系统可以产生更小、更便宜、刷新率更快的全息显示器。

该论文的通讯作者Aydogan Ozcan表示，该技术最快在五年内就会出现在消费电子产品中，他是加州大学洛杉矶分校萨缪利工程学院电气工程和生物工程校长教授，加州大学洛杉矶分校纳米系统研究所副主任Volgenau工程创新教授。

其他潜在的应用包括图像加密和医学成像。

作者

这项研究的共同第一作者是加州大学洛杉矶分校的博士生Çağatay ijall和Deniz Mengu。莫娜·雅拉希，加州大学洛杉矶分校诺斯罗普·格鲁曼电气工程教授，资深合著者。其他作者有Yifan Zhao, Anika Tabassum, Jingxi Li和Yi Luo，他们都是UCLA的。

杂志

这项研究发表在《科学进展》杂志上

资金

这项研究是由能源部资助的。

注：本文由院校官方新闻直译，仅供参考，不代表指南者留学态度观点。