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全息技術可以“凍結（freezes）”物體的波陣面（wave front），并通過干涉原理實現(xiàn)了“無透鏡成像”。它作為一種典型的干涉技術，具有直接傳遞相位信息和一次曝光捕獲三維信息的優(yōu)點，廣泛應用于材料科學和生物醫(yī)學中的定量相位成像。然而，由于受到相位共軛波前的干擾，全息重構（Holographic reconstruction）過程中會產生孿生像，即一個原始像（虛像）、一個共軛像（實像），分別對稱地位于全息圖的兩邊，在解決反演（inverse）問題時會出現(xiàn)模糊重構的現(xiàn)象，這是全息圖成像質量差的主要原因。

在過去的幾十年中，研究人員們嘗試過各種方法來消除孿生像。例如，相位檢索(phase retrieval)法，它是一種雙面約束迭代算法，可以限制重構區(qū)域。除此之外，在線全息可以實現(xiàn)高空間帶寬利用率和高穩(wěn)定性的單次成像；可見光全息技術可在重構過程中引入透鏡，以解決孿生像問題。然而，在x射線和γ射線全息照相技術中，透鏡的效果較差；在電子發(fā)射全息技術中，光源靠近物體，使得透鏡的空間非常有限。最近，人們又提出了一種基于深度學習的神經網絡全息重構方法，但這種數據驅動的方法，需要大量輸入數據才能完成特定的任務。

在本項工作中，研究人員首先通過傅里葉分析對波的傳播特性進行物理建模，他們發(fā)現(xiàn)重構物體和孿生像的稀疏度存在明顯的差異：對焦的物體具有銳利邊緣，而離焦的孿生像則是漫散射圖像。基于這一發(fā)現(xiàn)，他們提出了一種物理驅動的壓縮感知（