相位提取算法简介(Phase Retrieval/PR)（待更新）

• 存在的疑惑：使用ASM实现ITFA，是否在物理实现是还需要加上傅里叶透镜？不需要使用基于FFT2实现的ITFA，在使用FFT2时，重建效果好，但是不适用于近场，使用最基本的ASM时，重建效果也很好，但是不适用于远场，使用线性卷积时，效果不好，有振荡，使用带限ASM时，效果不好。why？

前言

• PR问题在CGH中是最重要的问题之一，在AR/VR产业中，目前的解决方案有：立体显示、多焦、变焦、全息等，其中计算全息是最有潜力的实现方案之一，为什么呢？我们考虑AR/VR显示的需求：large FOV, large eyebox, compact form factor, no VAC等，计算全息能够提供自然的accommodation cue，能够解决VAC的问题、并且具有大FOV，理论上不需要太多的光学器件来校正像差或者实现其他功能，主要器件为SLM，能够实现紧凑的形状结构，但是同时计算全息在近眼显示方面存在很多的问题，目前在技术上的问题：成像质量有待提高、eyebox很小。本博客中的内容旨在介绍各个PR问题的算法来提高成像质量。
• 为了后续讲解方便，在这里提出一个而简单的计算全息的光路图(来自论文2020_Learned Hardware-in-the-loop Phase Retrieval for Holographic Near-Eye Displays_ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS)：
  

Gerchberg-Saxton Algorithm

• Gerchberg-Saxton Algorithm简称GS算法，于1972年提出。见名而知其意，文章名为《A Practical Algorithm for th