基于深度学习的双模态数字全息成像方法、系统和存储器

本发明涉及全息成像技术领域，尤其是一种基于深度学习的双模态数字全息成像方法、系统和存储器。本发明提出的一种基于深度学习的双模态数字全息成像方法，包括构建输入为重建图像，输出为还原图像的图像还原网络模型，图像还原网络模型与光源一一对应；对双光束干涉全息图像进行选频处理，输出频率分别与两路光源对应的选频图像，两路选频图像经过角谱重建后输入对应的图像还原模型；将两个图像还原模型输出的还原图像进行像素叠加并归一化，得到融合还原图像。本发明通过选频处理和深度学习结合，有效地消除了层间串扰和伪噪声，而且直观地展示了高保真成像性能，且实现了更高的图像分辨率。