摘要
本发明提供了一种基于数字全息重建对抗网络的精密结构件三维重建方法，包括：完成二维图像预处理；对数字全息重建对抗网络的模型进行训练，将全息图像转换成为数据矩阵形式输入生成器，生成器生成的图像结果和全息图像对应的标签图像同时输入判别器以区分网络生成图像和真实物场图像；损失函数约束网络训练沿着设定的图像风格迭代，并更新网络的权重参数；生成器和判别器以相互对抗的方式进行学习；将验证数据集图像和测试数据集图像输入步骤二中已完成训练的数字全息重建对抗网络模型中，生成重建的真实三维图像。应用本发明的技术方案，以解决传统的全息图像三维重建领域，重建算法往往需要依赖精准的重建目标三维参数作为先验信息的技术问题。
