基于深度学习的彩色全息图重建

摘要： 针对较大尺寸物体彩色全息图重建操作复杂、色彩融合不准确、重建时受零级影响等问题，提出一种基于深度学习的彩色全息图重建方法。采用改进的U-Net模型作为网络结构，使用混合实际拍摄和模拟生成的彩色离轴菲涅耳全息图频谱作为训练样本，实现对彩色全息图的准确重建。对模拟全息图和实际拍摄的数字全息图进行重建实验，结果表明，所提方法相较于传统方法，能够在保持重建图像高分辨率和颜色准确性的同时... （共7页）