数字全息是一种光学成像技术,它可以通过电子传感器记录干涉图样来捕获物体的衍射波前。由于全息图保留了整个波前,人们可以通过重建算法来重建振幅和相位信息,使我们能够从成像设备捕获的全息图中重建空间中的物体。对于重构,我们需要提前知道被记录对象的深度位置,才能在聚焦的位置重建出图像;我们需要进行超分辨率重建,扩大物体的分辨率,提高物体的清晰度。在本篇论文中,我们提出了基于卷积神经网络(CNN)的用于预测焦点距离的深度神经神经网络。该神经网络可以直接从全息图中获得精确到毫米的深度位置信息,节省大量时间。我们还提出了基于全息的超分辨率神经网络,该网络可以节省超分辨率重建的时间,并且最终得到的图像比使用传统的超分辨率重建方法得到的图像具有更好的效果。具体研究工作如下:1搭建了离轴全息装置,采集到了草履虫等微生物图像。并使用卷积再现算法,完成了重建全息图像。2对自聚焦算法进行了研究,并对传统的多种自聚焦算法进行了实验仿真。对传统的超分辨率重建算法进行了研究,同时进行了实验仿真。3研究了基于神经网络的焦点预测方法,基于卷积神经网络,提出了改进的预测焦点距离的神经网络架构,最终达到毫米级的准确率。4研究了基于神经网络的超分辨率重建算法,搭建了改进的基于神经网络的超分辨率重建架构,实现了图像的超分辨率重建。