紧接上一期，上一期我们实现了2DGS到3DGS多焦点的单次产生，本期将围绕全息领域，探索实现3DGS全息。在现代计算光学与全息显示领域，核心的研究范式往往围绕着一个经典的“光学逆问题”展开：如何将空间中任意给定的目标光强分布（2D 图像或 3D 光场），精确逆向求解为加载于纯相位空间光调制器（Phase-only SLM）上的二维相位调制矩阵。
随着 LCoS 等微显示器件像素密度的提升，计算全息（Computational Generated Holography, CGH）正从纯算法研究走向工程落地。然而，在实际的光场调控中，研究人员始终需要面对重建保真度、散斑噪声（Speckle Noise）、空间带宽积（SBP）限制以及计算复杂度之间的极限博弈。
早期的全息图计算通常基于经典的 Gerchberg-Saxton (GS) 相位恢复算法。借助快速傅里叶变换（FFT），GS 算法能在全息面与单一焦平面之间实现快速迭代，完成二维图像的高衍射效率重建。但在面对真正的三维显示需求时，基于单一平面的二维傅里叶变换便显得捉襟见肘，层间串扰与离焦散斑严重制约了成像质量。
为了打破维度的限制，CGH 算法的演进逐渐从“二维切片逼近”转向了“真三维波前重构”。例如，利用无近轴近似的角谱传播理论（Angular Spectrum Method）结合点云球面波叠加法，我们能够精确合成包含复杂深度信息的连续波前；进一步结合空间复用（Spatial Multiplexing）或时分复用技术，即可在 RGB 多波长下实现高色彩还原度的三维立体全息。
更为前沿的是，在下一代 AR/VR 显示架构中，全息技术被视为解决辐辏调节冲突（Vergence-Accommodation Conflict, VAC）的终极物理方案。这就要求我们的 CGH 算法必须引入更为复杂的人眼视觉模型——不仅要约束焦平面（视网膜）的振幅分布，还需结合瞳孔掩模（Pupil Mask）与双相位振幅编码（DPAC），在有限的眼盒（Eyebox）内重构出具备真实光学景深（Depth of Field）的 3D 光场。
一、本期整体算法流程图
二、Python&Matlab仿真结果
