基于深度學(xué)習(xí)的彩色全息圖重建

摘要： 針對較大尺寸物體彩色全息圖重建操作復(fù)雜、色彩融合不準(zhǔn)確、重建時(shí)受零級(jí)影響等問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的彩色全息圖重建方法。采用改進(jìn)的U-Net模型作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用混合實(shí)際拍攝和模擬生成的彩色離軸菲涅耳全息圖頻譜作為訓(xùn)練樣本，實(shí)現(xiàn)對彩色全息圖的準(zhǔn)確重建。對模擬全息圖和實(shí)際拍攝的數(shù)字全息圖進(jìn)行重建實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，所提方法相較于傳統(tǒng)方法，能夠在保持重建圖像高分辨率和顏色準(zhǔn)確性的同時(shí)...