数字全息成像技术是一种利用干涉现象记录和重构三维物体图像的方法，它具有无损、非接触、高分辨率以及实时性等优点，在多个领域都有应用，如材料形貌分析、生物医学细胞成像分析以及粒子场测量等。全息技术可以根据记录光路的不同，分为同轴全息和离轴全息，它们各有优缺点。同轴全息因为其结构简单、空间带宽利用充分，但存在直透光、孪生像与原始像不易分离的问题。离轴全息则通过倾斜参考光角度，使透射光和衍射光分离，单次曝光即可完成相位测量，但难以充分利用系统的空间带宽。
传统数字全息图像重建主要采用数字信号处理方法，包括两步重建过程，即相位恢复和聚焦。然而，这种方法通常需要人工干预，限制了重建效率和图像质量的提升。随着深度学习技术的发展，利用深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）来重建全息图像成为可能，可以自动化并提高重建过程的实时性和准确性。
本研究提出一种基于深度学习的端对端数字全息重建方法，构建了一个卷积神经网络模型，该模型能够直接从全息图像中重建出目标图像，无需传统的预处理步骤。为了训练网络，文章通过MATLAB软件建立了一个数字离轴全息仿真模型，并随机生成大量全息图像作为训练集。训练过程中，对网络的超参数进行了调整，优化网络模型，以期得到更好的重建结果。
全息图像是通过目标光与参考光的干涉信号，用光电探测器记录得到。在深度学习框架下，通过端对端的方式将全息图与其对应的原强度图像输入到网络中，训练神经网络模型，使之能够通过学习重建出目标图像。在这个过程中，可能还会用到一些技术，比如批量归一化（Batch Normalization），它可以增加训练速度和提高网络的泛化能力。此外，还有值为0.5的Dropout操作，用于减少过拟合。
在硬件和软件的选择上，文章提到使用了配备了NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti GPU的Intel i5-8300H处理器的工作站，并在Windows 10操作系统上，采用Python 3.0编译环境进行模型训练。重建的全息图像是通过模拟光学衍射原理，通过网络输出得到的。
近年来，深度学习被广泛应用于图像复原、目标分类、图像超分辨率等多个计算机视觉任务中，同样的技术也被应用于全息图像重建领域。例如，Ozcan等人提出的基于多尺度卷积神经网络的方法，成功去除了全息图像中的共轭像与零级像，实现了相位恢复和图像重建。此外，还出现了针对全息成像的自动聚焦和相位恢复的深度学习扩展景深的方法，以及通过多尺度卷积网络实现全息图去噪处理等应用。
当前的深度学习方法在数字全息重建中展现出较高的学习泛化能力，能够在较小的运算量下，直接从一幅全息图像中重建目标图像。这些研究工作为未来全息成像技术的发展提供了新的思路和方法，尤其是基于深度学习的全息重建方法，为全息图像分析带来了一次技术革新。
总结来说，数字全息深度学习重建方法主要涉及到数字全息成像技术、深度学习中的卷积神经网络、全息图的仿真与重建原理、深度学习框架的搭建、卷积神经网络模型的训练与优化技术，以及如何在现有的硬件和软件平台上实现高效准确的全息图像重建等关键技术点。这些技术的发展和应用，不仅对全息成像领域产生深远的影响，也推动了深度学习与图像处理技术在其他领域的交叉融合。
