사전 학습 기반 다중 빔 디지털 홀로그래피
디지털 홀로그래피 현미경(DHM)은 수치 파동 전파, 위상 복원, 3D 재구성 등 대규모 행렬 연산에 기반한 계산 집약적인 작업을 포함합니다. 공간 해상도와 샘플링 밀도가 증가함에 따라 계산 부담이 크게 늘어나며, 실시간 고충실도 재구성을 위해 최적화된 신호 처리 전략이 요구됩니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하고자 적응형 사전 학습(DL) 기반의 희소 재구성 방법인 순차 일반화 K-평균(SGK)을 DHM에 통합합니다. 제안하는 방법은 입력 홀로그램을 패치로 나누고, 각 패치를 희소 사전 원자의 선형 조합으로 표현합니다. 사전의…