基于卷积神经网络的全彩色全息图获取方法、装置、设备、介质及产品

本申请公开了一种基于卷积神经网络的全彩色全息图获取方法、装置、设备、介质及产品，涉及全息图生成技术领域，该方法包括获取目标三维场景的强度图像和景深，将景深均匀划分为多个深度层；基于强度图像计算每个深度层的红、绿、蓝光波长衍射场，并进行累积得到各波长的复振幅数据，将其输入通过单波长训练好的基于卷积神经网络的全息图生成模型，生成对应的单色全息图；利用时分复用技术，依次加载红、绿、蓝全息图至空间光调制器，合成全彩色全息图。本申请的方法通过单波长训练数据使卷积神经网络学习到衍射场的基本特征，并利用卷积神经网络的泛化能力实现对全彩色全息图的高精度预测，降低了计算资源消耗，提升了全息图生成的效率和质量。