カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）の研究者らは、広範囲な焦点深度で超解像画像を提供する新たなハイブリッド投影システムを開発しました。Aydogan Ozcan 教授と Mona Jarrahi 教授、および大学院生の Hanlong Chen 氏率いるチームが手掛けたこの技術は、ニューラルネットワークベースのデジタル符号化器と受動型の全光学回折復号器を組み合わせることで、画像データ送信の効率を劇的に向上させています。研究内容は科学技術誌「Light: Science & Applications」に掲載されました。 このシステムの仕組みは、作業負荷を二つの段階に分割しています。まず、デジタル符号化器が入力画像を極めてコンパクトな位相表現に圧縮し、必要なデータ量を大幅に削減します。次に、この圧縮されたパターンを低解像度の位相プロジェクターで表示し、アナログ回折復号器が静的な光学層を用いて高解像度の出力画像を再構築します。最も特徴的な点は、回折復号器が受動的であるため、画像の超解像合成に追加的な電力を一切消費しないことです。 研究チームはテラヘルツ波と可視光線の両スペクトル領域で概念実証実験を行い、広範囲な焦点深度にわたる高忠実度な画像合成の成功を確認しました。その結果、各横断面において空間帯域積が最大 16 倍向上し、入力ディスプレイの制約を突破することができました。また、システムは外部への一般化能力も証明されており、未知のオブジェクトやデータクラスを投影しても品質が維持され、構造的なズレや実験的な不完全さ、位相量子化の制約に対しても堅牢であることが示されています。 この回折型アーキテクチャは、データ保存と画像送信の要件を大幅に削減しつつ、受動的光学復号器によって追加電力の負担を課さず、次世代の仮想現実や拡張現実向けディスプレイの発展に大きな道を開くものと期待されています。