微美全息（NASDAQ：WIMI）開發(fā)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)掃描全息重建算法

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展

，光學(xué)掃描全息成像技術(shù)越來越成為研究領(lǐng)域中的熱門技術(shù)。該技術(shù)通過記錄物體散射光的干涉圖案來生成一個三維物體的全息圖像。然而，由于其高復(fù)雜性和大量數(shù)據(jù)的處理需要，這項(xiàng)技術(shù)還存在許多挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用于光學(xué)掃描全息重建，以提高重建全息圖像的質(zhì)量和速度。

深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法

，它可以自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和規(guī)律，并用于分類、預(yù)測和生成等任務(wù)。在光學(xué)掃描全息重建中，深度學(xué)習(xí)可用于優(yōu)化重建算法和提高重建全息圖像的質(zhì)量。

據(jù)了解

，微美全息(NASDAQ:WIMI)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)掃描全息重建算法，其通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來處理干涉圖像，以生成高質(zhì)量的全息圖像。利用卷積核提取干涉圖像中的特征，然后使用這些特征來生成全息圖像。與傳統(tǒng)的重建算法相比，使用CNN可以減少噪聲和偽影，并提高重建圖像的分辨率和清晰度。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過并行處理和優(yōu)化算法來加速重建過程。在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量全息重建的同時還可以降低計算復(fù)雜度和數(shù)據(jù)需求