【摘 要】
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无透镜成像是成像技术中不断发展的轻量级检测和经济高效的技术,无需样品和图像之间的几何同构。该技术用于多个应用,如即时护理设备,微流体和生物学功能,可通过非常便携的平台生成高分辨率图像。由于人们越来越强烈地渴望对精细细节进行可视化,特别是在生物标本（如亚细胞样本）中,全息图像重建一直是人们越来越感兴趣的领域。这是因为在图像重建成功后,可以看到无透镜图像的精细细节。但是,在图像恢复过程中,总是会相位丢
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无透镜成像是成像技术中不断发展的轻量级检测和经济高效的技术,无需样品和图像之间的几何同构。该技术用于多个应用,如即时护理设备,微流体和生物学功能,可通过非常便携的平台生成高分辨率图像。由于人们越来越强烈地渴望对精细细节进行可视化,特别是在生物标本（如亚细胞样本）中,全息图像重建一直是人们越来越感兴趣的领域。这是因为在图像重建成功后,可以看到无透镜图像的精细细节。但是,在图像恢复过程中,总是会相位丢失。然而,较早提出了几种相位检索算法,而我的研究集中在改进这些方法的输出上。在本文中,本文利用卷积神经网络（CNN）方法,基于迭代多高度相位检索算法,学习改进数字全息图像的重建。这是由于这样的事实,即使在使用迭代多高度算法进行相位检索步骤之后,与相干相关的伪像仍会以多次反射干扰（孪生像）和斑点噪声的形式出现在重建的图像中。我选择在深度学习中使用CNN,因为事实证明它可以为众多分类和决策任务提供可靠的通用解决方案。在网络训练过程中,消除了诸如双图像和散斑之类的自干扰空间伪像,以获得良好的输出图像。与大多数现有方法不同,这种神经网络方法使用单个全息图来重建相位和幅度。通过将该网络用于具有不同测量值的不同样品的强度和相位图像的重建,已对该网络进行了验证。
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