【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于全息成像，具体涉及一种用于单张高密体全息粒子成像的可微全息方法。
技术介绍
1、数字全息(dh)是一种强大的三维成像方法，在材料科学和生物成像等多个领域有广泛应用。在三维粒子成像中，它可以通过记录光穿过粒子产生的二维全息图并数字重建粒子信息来实现定量测量。然而，传统的全息粒子成像方法存在一些局限性。例如，传统的基于在线全息图重建三维粒子场的方法受孪生像问题困扰，需要额外后处理消除伪影。此外，二维测量与三维目标的差异以及测量的无相位性质使得清晰重建体粒子具有挑战性。
2、为提高重建精度，出现了一些方法如压缩全息(ch)和深度学习。ch通过迭代优化求解器解决逆问题取得了进展，但基于线性近似的方法只适用于弱散射物体，在高粒子密度下，线性假设逐渐失效，导致错误的粒子重建，且在高密体粒子情况下，增强的散射现象会导致较低的信噪比和增加位置不确定性。深度学习虽能将全息图映射到三维粒子分布，但面临可解释性、鲁棒性和泛化性的挑战，尤其在处理新实验数据以及大体积和高密度粒子重建时。
3、现有技术如ch的线性近似模型在实际成像场景中存在诸多问题，如参考光束的预测量和相机-容器距离的校准可能不可行，且线性近似对于高密度粒子的各种非线性因素不适用，导致重建不准确。同时，现有方法如三维去卷积技术虽能改善重建质量，但无法恢复准确且密集的三维粒子。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种三维可微全息方法通过采用可微编程范式，建立可微的正向传播模型，并利用自动微分(ad)技术解决
2、本专利技术的具体技术方案是：
3、一种用于单张高密体全息粒子成像的可微全息方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
4、s1.建立正向模型：将三维粒子体积离散为n个离散切片，正向模型为通过从最远平面到最远平面到最近平面依次应用角谱方法(asm)建立模型，考虑高密度粒子的多次散射效应，且不需要参考光束的预测量，同时涉及相机-容器距离zo；
5、s2.解决逆问题：将问题表述为一个最小化问题s.t.|o|-1≤0,∠o＝0，其中和rtv是涉及l1范数和总变化的正则化项，通过自动微分技术(ad)计算目标函数的梯度，更新对象相关参数和相机-容器距离，迭代求解直到收敛。
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1.一种用于单张高密体全息粒子成像的可微全息方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
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