在現代科技發展的背景下，全息成像技術作為一種高分辨率、高保真的成像方法，已經在許多領域得到了廣泛應用。然而，在實際應用中，全息成像技術仍然面臨著一些挑戰和限制。其中之一是色散效應的存在，即不同波長的光在經過光學元件時會發生不同的折射和偏移，導致成像結果出現色差和模糊。為了解決這個問題，近年來提出了各種消色散方法，包括使用復雜的光學元件和算法。然而，這些方法往往需要復雜的系統和計算，限制了其在實際應用中的可行性和效率。為了克服這些限制，微云全息(NASDAQ: HOLO)提出了一種基于深度圖像先驗的消色散寬頻超表面全息成像方法，稱為DISH-HSI方法。該方法利用深度圖像的信息來預測不同波長的光在成像過程中的傳播路徑和偏移量，從而實現對色散效應的補償。

在傳統全息成像中，色散是由于光在不同頻率下的折射率不同而引起的，導致成像結果模糊和失真。消色散是通過校正色散效應，使得不同頻率的光線在成像過程中具有相同的相位和方向，從而獲得清晰的全息圖像。DISH-HSI方法的關鍵在于利用深度圖像先驗來提高成像質量。深度圖像是指在成像過程中獲取目標場景的深度信息的圖像，可以用于確定目標物體的位置和形狀。在傳統全息成像中，色散效應會導致深度信息的模糊和失真，從而影響成像質量。因此，DISH-HSI方法將深度圖像先驗與消色散寬頻超表面相結合，通過對深度圖像進行處理和優化，來校正色散效應，從而提高全息圖像的清晰度和準確性：

收集和處理深度圖像數據：微云全息通過使用深度傳感器或其他深度圖像獲取設備，獲取目標場景的深度圖像數據，并對數據進行處理和優化，以提取出目標物體的深度信息。

建立消色散寬頻超表面模型：隨后，根據目標物體的深度信息和成像系統的參數，建立消色散寬頻超表面模型，用于校正色散效應。

優化深度圖像先驗：微云全息通過對深度圖像進行優化和調整，使其與消色散寬頻超表面模型相匹配，從而實現對色散效應的校正。

全息圖像重建：最后，利用經過優化的深度圖像先驗和消色散寬頻超表面模型，對全息圖像進行重建，得到清晰和準確的全息圖像。

超表面全息成像技術是一種具有廣泛應用前景的光學成像技術。通過設計和制備不同類型的超表面結構，可以實現高分辨率、寬視角、寬光譜范圍的全息成像，為光通信、顯示技術、光學傳感等領域的發展提供了新的可能性。深度圖像先驗在全息成像中的應用是指利用深度圖像的信息來改善全息成像的質量和效果。傳統的全息成像方法在成像過程中容易受到色散的影響，導致成像結果模糊、失真。而深度圖像先驗可以提供場景中物體的深度信息，從而幫助我們更準確地重建全息圖像。

本次微云全息(NASDAQ: HOLO)提出的基于深度圖像先驗的消色散寬頻超表面全息成像方法可以有效地提高全息成像的質量和效果。通過引入寬頻超表面，根據深度圖像先驗來消除色散的影響，從而得到更準確、更清晰的全息圖像。這種方法在虛擬現實、增強現實等領域具有廣泛的應用前景。