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使用基于深度学习的自动对焦和相位恢复在全息成像中扩展景深  全息术以仅强度记录的形式对样本的三维（3D）信息进行编码。然而，为了从其全息图解码原始样本图像，需要自动聚焦和相位恢复，这在数字上执行通常是麻烦且耗时的。在这里，我们演示了基于卷积神经网络（CNN）的方法，该方法同时执行自动聚焦和相位恢复，以显着扩展景深（DOF）和全息成像中的重建速度。为此，通过使用成对的随机散焦的反向传播的全息图及其对

由于博主常年逃课，所以期末考试期间只能突击，但偶尔还能拿个奖学金啥的，哈哈，所以近一个月没有做游戏，也没有发博客==。。。更醉的的是考完试还要上三周的日了*的jsp课程设计==。。。。这个景深的方法很简单我们需要求的是CoC（circleofconfusion）模糊圈CoC与R相关主要原理如下图所示alpha是透镜的半径zf为焦点，z为物距要求R知道一些高中的三角公式就可以了再根据CoC决定模糊程