论文部分内容阅读
针对数字全息成像技术,研究基于深度学习的端对端的全息图像重建方法。提出一种卷积神经网络模型,通过MATLAB软件建立了数字离轴全息仿真模型,随机生成大量全息图像作为训练集,对卷积神经网络进行训练,得到基于深度学习的全息重建数学模型。数值仿真实验结果表明,卷积神经网络在数字全息重建中具有较高的学习泛化能力,能够直接从一幅数字全息图像中重建目标图像,无需采用反向传播方法,运算量小,具有良好的实时性和较高的重建精度。