近日，记者从微美全息了解到，公司研发团队正在开发基于卷积神经网络的光学扫描全息重建算法，其通过卷积神经网络(CNN)来处理干涉图像，以生成高质量的全息图像。利用卷积核提取干涉图像中的特征，然后使用这些特征来生成全息图像。与传统的重建算法相比，使用CNN可以减少噪声和伪影，并提高重建图像的分辨率和清晰度。此外，卷积神经网络可通过并行处理和优化算法来加速重建过程。在实现高质量全息重建的同时还可以降低计算复杂度和数据需求。

　　微美全息表示，未来将研究如何将基于卷积神经网络的光学扫描全息重建算法与其他计算机视觉和图像处理技术相结合，以实现更加全面和准确的数据分析和图像处理。另外，其还将考虑将该技术应用到实际生产中，例如工业检测、无损检测等领域，以实现更加智能化和高效的生产管理。
（文章来源：中国证券报·中证网）