本文探讨了利用神经网络进行相位恢复和全息图像重建的方法，能够有效消除空间伪影，提高成像准确性。研究表明，结合机器学习与物理知识，优化显微镜照明模式，提升实验结果。提出的MorpHoloNet模型可从单次全息图重建生物细胞的三维形态，为生物医学领域提供新思路。

本文探讨了神经网络在相位恢复和全息图像重建中的应用，能够消除空间伪影，提高成像速度和准确性。通过机器学习优化显微镜照明模式，提升实验结果的准确性。结合深度学习与物理模型，提出混合框架解决计算显微术中的逆问题，增强图像质量。深度学习在生物成像中的应用展现了其提升成像工具性能的潜力。

本文提出了一种新的相位恢复框架，利用深度生成神经网络建模自然信号，优化经验风险目标。该方法在稀疏性和噪声鲁棒性方面优于传统方法，并探讨了相位恢复的稳定性、唯一性及其实际应用的有效性。研究中还提出了多种算法，包括基于中值的相位恢复算法，能够处理稀疏异常值数据。

该研究提出了一种新的低秩矩阵恢复方法，采用非平滑惩罚形式，克服了传统方法的病态问题，具有自适应性和鲁棒性。数值实验表明，该方法在相位恢复、盲卷积和矩阵补全等任务中表现优越。此外，介绍了结合坐标下降和半光滑牛顿算法的SNCD算法，解决高维回归问题，展示了其高效性和可扩展性。

介绍了神经网络模型PRUNe，用于解决干涉成像中的相位恢复问题。该模型能够准确、平滑地恢复相位图像，且在低光强和高光强干涉图像上表现出较低的均方误差。提供了更快速和准确的相位恢复方法，适用于多帧噪声成像技术。