全息单像素成像是计算密集型技术，需要紧凑高效的设备用于特定应用，嵌入式计算机可能是潜在的解决方案，但由于计算性能低，它们不适合重建计算。因此，需要在单个大规模集成(LSI)芯片中实现具有高计算性能的小型计算机。WIMI微美全息利用现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)开发了用于单像素全息成像的专用系统芯片。

FPGA是一种LSI芯片，可以在现场自由重写逻辑电路。FPGA 可以通过设计特定于应用的电路来执行高性能计算。WIMI微美全息(NASDAQ:WIMI)在FPGA实现迭代计算方法、哈达玛变换和差分鬼影成像(DGI)，从重建计算到显示的整个过程都是在FPGA上完成，加快图像重建速度。

据悉，在这个研发项目中，WIMI微美全息开发了一种进行实时单像素全息成像的专用计算机系统芯片(SoC，System on a Chip)FPGA。SoC FPGA是一种LSI，其中嵌入式CPU和FPGA在单片系统上实现。它具有比单独的嵌入式CPU更高的计算性能，比单独的FPGA具有更大的灵活性，并且可以比计算机小得多。此外，选择应作为计算电路实现的重建算法对于设计专用于单像素成像的计算机非常重要。FPGA虽然计算性能较高，但硬件资源有限，不擅长除法和平方根计算等复杂计算。在算法中的优化方法和深度学习可以在单像素成像中获得高质量的重建，优化方法由于迭代方式而存在计算负载的问题。

微美全息(NASDAQ:WIMI)实时单像素全息成像的SoC FPGA试验流程：相机镜头在DMD上形成目标物体的图像。目标对象的图像通过编码DMD上显示的掩码图案进行调制。调制后的光由透镜收集并由单元件检测器测量，随后转换为数字信号。此外，专用计算机根据光强度重建目标物体的图像。FPGA 部分重建图像，而WIMI微美全息实时单像素全息成像的专用计算机系统芯片SoC-FPGA上的嵌入式 CPU 在全息显示器上生成绘图并进行初始化。

物体光由相机镜头在DMD上形成。DMD 上显示编码掩码图案，对象光由该图案调制。调制光由透镜收集，并由单元件检测器测量为光强度。获得的光强度通过模数转换器从模拟强度信号转换为数字信号。切换编码掩码模式时重复此操作。FPGA 中的接收电路在置位同步信号时将转换后的信号保存在 FPGA 内置存储器中，同步信号是在 DMD 切换到新的编码掩码模式时生成的。接收电路保存信号指定次数后，重建电路开始计算目标对象全息图像。然后，SoC FPGA芯片上的嵌入式CPU接收重建结果并将其显示在专用显示面板上，来实现在全息专用显示面板上实时观察目标物体的全息影像。

为提高计算效率，微美全息(NASDAQ:WIMI)在单像素全息成像的SoC-FPGA，采用了一种鬼影成像的相关算法，适用于FPGA，该算法内存使用率低，计算形式简单。该算法引入了编码掩码模式优化。这种鬼影算法提高了图像质量，但对内存的要求较高。具体而言，鬼影成像算法的实现需要使用两个空间上分离的光束：一个参考光束和一个物体光束。是一种基于互相关或互相关类似技术的成像方法，它可以通过使用单光子探测器实现图像重建。该算法的基本原理是，在两个空间上分离的光束之间进行互相关测量，然后使用计算机算法来重建目标图像。例如，参考光束经过一个随机干扰器件，产生随机的光强度模式。这些光强度模式被传输到物体光束中，它们经过物体后被单光子探测器探测。单光子探测器测量的光强度值被记录下来，并与参考光束的光强度模式进行互相关计算。通过对多次互相关测量进行平均，可以获得目标图像的信息。

鬼影成像算法在成像方面具有一些独特的优势，例如能够实现无需物镜的三维全息成像、适用于低光水平的成像、以及适用于透射和反射成像等多种成像模式。

WIMI微美全息的实时单像素全息成像的专用计算机系统芯片SoC-FPGA可以获得比传统全息成像技术更高的图像质量，并通过SoC-FPGA集成结构优化与算法优化可实现尺寸、图像质量和速度的提升实现实时全息成像。并且由于是专用实时单像素全息成像的SoC-FPGA与典型计算机服务器相比结构非常紧凑，因此可以将单像素成像的应用扩展到物联网和户外应用。在专用的特定应用还包括卫星地形测量的实施，也可以用于对象跟踪，构建汽车导航物联网系统。

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