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本发明提供一种基于压缩感知理论的全息图像高分辨率重建方法，包括以下步骤：步骤S1,获取多角度全息数据；步骤S2,将多幅低分辨率序列图像进行融合，提取先验信息，近似到一幅目标图像中；步骤S3,自学习稀疏字典重构，获取所述目标图像下采样图像，构成字典样本库，进行过完备字典训练，通过稀疏编码求稀疏表达系数，更新每个字典原子，采用重构算法求解目标方程以得到多个高分辨率图像块，然后对所述高分辨率图像块进行拼接，得到高分辨率全息图像。本发明还提供了相应的全息图像高分辨率重建系统。本发明提供的全息图像高分辨率重建方法和系统简化了重建过程，改善了重建效果。

一种基于压缩感知理论的全息图像高分辨率重建方法，包括以下步骤：步骤S1，通过控制电子快门开闭操作实现多角度照明，照明位置改变将在样品检测器平面上形成物体全息图的一个位移，使得子像素产生偏移，从而获取同一场景的不同光照角度的低分辨率序列图像；步骤S2,提取每个所述低分辨率序列图像的物理图像块，计算所述物理图像块与目标图像的像素网格的相对位移，对所述低分辨率序列图像的像素值和所述目标图像的像素值进行矩阵变换，通过权重方程估计所述低分辨率序列图像的像素值，约束方程最小化以获取所述目标图像；步骤S3,获取所述目标图像下采样图像，构成字典样本库，进行过完备字典训练，通过稀疏编码求稀疏表达系数，更新每个字典原子，采用重构算法求解目标方程以得到多个高分辨率图像块，然后对所述高分辨率图像块进行拼接，得到高分辨率全息图像。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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