【摘 要】
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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，本文提出了一种基于深度学习的彩色全息图重建方法。方法采用了改进的UNet模型作为网络结构，使用混合了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了重建实验，研究结果表明，本文提出的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
【基金项目】
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国家自然科学基金（62065010）；
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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，本文提出了一种基于深度学习的彩色全息图重建方法。方法采用了改进的UNet模型作为网络结构，使用混合了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了重建实验，研究结果表明，本文提出的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，具有更好的重建效果。研究结果可应用于大尺寸检测场彩色全息图的重建，为彩色全息检测及深度学习在光学成像领域中的应用提供了有益的参考。
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