全息技术，作为显示领域的尖端探索，致力于捕捉并复现物体的完整波前特性，包含振幅与相位信息，以实现视觉上的极致体验。然而，传统的全息重建技术因繁琐的操作流程与对先验知识的依赖，限制了其广泛应用于实际场景的可能性。

微美全息公司革新性地引入了基于深度学习的方法，颠覆了全息图像重建的传统模式。通过构建端到端的深度学习框架，该技术实现了无噪声图像重建，不仅支持相位成像，还能生成深度图，极大地拓展了全息技术的应用范围。其全息重建网络采用了中等深度的深度残差网络结构，由输入模块、特征提取模块和重建模块三部分组成，协同工作以高效处理全息图像。

首先，输入模块接收全息图像的不同组成部分，如振幅对象、相位对象或二者结合的信息，根据不同输入类型进行独立训练。接着，特征提取模块采用中等深度的深度残差网络，通过卷积层、批量归一化层和非线性激活层来提取关键特征，引入的残差单元显著提升了网络的计算效率与精确度。最后，重建模块利用子像素卷积层，将缩小的中间图像放大至原始尺寸，实现高质量图像的精确复原。

WIMI微美全息的全息重建网络依托深度学习的强大能力，包括灵活的网络架构与高效的训练算法，能够逼近复杂函数，无需依赖先验知识和手动干预，为全息技术的广泛应用开辟了新途径。这种数据驱动的学习方式使得全息图像的特征表示与重建过程更加自动化，为用户提供了便捷、高效的服务。

执行流程主要包括：

1. 数据准备：收集并整理用于训练和测试的全息图像数据集，涵盖振幅对象、相位对象以及包含两者信息的全息图像。
2. 网络架构设计：设计全息重建网络，确保其能有效提取和学习全息图像的特征，并生成高质量的重建结果。网络架构包含输入层、特征提取层和重建层等关键组件。
3. 网络训练：运用准备好的数据集对全息重建网络进行训练，优化网络参数以生成准确的图像重建。训练过程中，使用损失函数衡量重建效果，通过优化算法提升模型性能。
4. 特征提取与重建：在实际应用中，输入待处理的全息图像，网络自动提取关键特征并进行编码。通过重建层，将编码信息转换为高质量的重建图像，恢复原始分辨率，消除低级噪声与孪生图像。
5. 结果输出：生成的全息图像作为最终成果，展现原始全息图像的振幅与相位信息，提供精准、清晰且细节丰富的视觉体验。

这一创新方法不仅简化了全息图像的重建流程，而且显著提升了图像质量，为全息技术的多领域应用带来了革命性的改变。