近年来，全息技术蓬勃发展，全息近眼显示器（HNED）发展迅猛，超越了数字全息记录系统。但随着 HNED 在广角显示深入发展，出现了捕获 - 显示参数不兼容问题，在广角显示中尤为突出，严重限制了 HNED 在该领域的发展，使其在实际应用中潜力受限。
微云全息（NASDAQ:HOLO）深入研究后提出完整成像链方案，为解决 HNED 广角显示难题提供新思路。此成像链成功扩展了瞳孔和非瞳孔配置下广角 HNED 的可用内容，让真实物体窄角数字全息图内容能在广角 HNED 有效利用，突破传统技术局限，为 HNED 广角显示发展打开新局面。
为实现成像链功能，微云全息提出基于相空间方法的新框架，它是技术革新核心，包含精心设计的仿射变换。全息成像从物体信息捕获到显示环节复杂，各环节易产生差异，仿射变换可准确解释和处理捕获 - 显示案例中的所有差异。通过精确数学模型，能匹配和调整捕获与显示参数，为准确重构图像打基础。
微云全息把新框架融入现有全息成像系统，全面调整优化硬件和软件。硬件方面，精确配置校准光学元件，保证光线传播和聚焦符合新框架要求，调整传感器参数，使其准确捕捉物体全息信息并与后续信号处理环节无缝对接。软件方面，重写和优化数字信号处理算法，使其与仿射变换等功能模块紧密配合，实现高效数据处理。
其中，数据采集阶段是关键。微云全息利用优化配置设备采集物体全息数据，采集时依据物体特性和成像要求精心选择参数，考虑物体纹理、颜色、反射率、运动状态（若有）及光照稳定性等。如对动态物体要保证采样频率能捕捉其状态变化，光照不稳定时可采用光线补偿技术或多次采样取平均值保证数据质量，确保采集的数据完整，为后续处理提供充足信息。
数据处理阶段是核心。微云全息利用新框架中的仿射变换和其他算法处理数据，尽管方法计算量低，但全息数据复杂、规模大，仍需高性能计算设备保证速度。处理过程中建立实时监控机制，密切关注进度和质量，实时分析数据，及时发现数据异常、算法收敛缓慢等问题并调整优化。
最后是显示和验证阶段。在广角 HNED 上显示处理后的全息数据，与原始物体或预期图像效果对比验证，评估不同角度、类型物体的显示效果来优化系统参数，提高图像质量。同时收集用户观看反馈，如视觉舒适度、图像真实感等，进一步改进技术，满足不同用户和应用场景需求。
微云全息（NASDAQ:HOLO）的技术创新为全息近眼显示器在广角显示领域发展提供强大动力，有望推动全息技术在更多领域广泛应用，为人们带来更沉浸式、高质量视觉体验，在未来科技领域将发挥更重要作用。
