《表2 比较距离稳健与单个衍射距离ResNet重构结果的MAE,RMSE和SSIM》

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《基于深度学习的离轴菲涅耳数字全息非线性重构》

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为了进一步对比相同测试集对3.3小节中记录的参考光为平面波，衍射距离z0=0.3 m，0.4 m，0.5 m的单衍射距离模型以及距离稳健ResNet的重构效果，分别采用2 000幅记录参考光为平面波，衍射距离为z0=0.3 m，0.4 m，0.5 m的测试集测试距离稳健ResNet的重构结果与原始物像之间的MAE、RMSE以及SSIM，定量评估指标如表2所示.由表2可知，采用同一测试集测试时距离稳健ResNet比单衍射距离模型重构结果的定量评估指标稍差.本文旨在训练一定衍射距离范围内的稳健性神经网络，出现部分评估指标上升的原因是增加了ResNet训练集的样本类型以及降低了样本数量.即通过增加样本的数量和类型，可改善距离稳健神经网络菲涅耳全息重构结果以及评估指标.