合成神经网络图像压缩在计算全息中的应用研究的中期报告本研究在计算全息中探索了合成神经网络图像压缩的应用，旨在利用合成神经网络在图像压缩方面的优势来改进计算全息的成像质量和速度。首先，对基于合成神经网络的图像压缩方法进行了研究，探讨了其原理和优点。该方法通过搭建神经网络模型，将图像输入网络进行压缩和解压缩，从而实现图像的高效压缩和还原，并在压缩比例和图像质量之间进行平衡。其次，在计算全息中实现了合成神经网络图像压缩的方法，并对其效果进行了初步评估。本研究将合成神经网络图像压缩算法与传统的压缩算法在计算全息成像中进行了比较，发现合成神经网络图像压缩算法在保持图像质量的情况下，大大降低了计算全息的计算成本，提高了成像速度和质量。最后，还探讨了合成神经网络图像压缩在计算全息中的应用前景和未来研究方向。本研究认为，该方法可以在不影响计算全息成像质量的前提下，进一步降低计算成本，提高成像速度，为计算全息技术的应用提供新的思路和方法。未来，该研究还可以进一步探索合成神经网络的改进和优化，以进一步提高成像质量和速度，促进计算全息技术的发展和应用。