基于物函数隐式表示的叠层重构成像相位恢复方法及装置

本申请涉及一种基于物函数隐式表示的叠层重构成像相位恢复方法及装置，其中，方法包括：利用预设深度神经网络生成物函数的隐式表示；对相邻片层间的每个像素体积进行随机采样，并根据采样点的坐标计算对应的投影势函数值；对投影势函数值进行多片层叠层成像的正向模拟；根据模拟数据与实验数据的差异定义对应的损失函数；判断损失函数是否满足预设收敛条件；如果损失函数满足预设收敛条件，则利用隐式表示在三维空间位置进行采样与三维物函数的相位恢复，得到满足预设最优条件的物函数信息。本申请实施例利用神经网络的表示能力及其在解空间的函数连续性，规避了传统方法局域优化陷阱的短板，提高了相位恢复的精确性。