暑期校内科研实践期间，南昌大学“光引未来”实践队把数字全息微成像作为专业学习和创新训练的重要切入点，在指导教师带领下，从光学原理、实验装置、数据采集到图像重建逐项学习。团队希望通过完整经历一次研究链条，理解一幅重建图像是怎样产生的，也进一步认识光学、电子信息和人工智能等学科交叉融合的价值。

数字全息成像与传统直接观察方式有所不同。其基本思路是利用传感器记录与目标相关的光场信息，再通过计算方法恢复目标图像。项目材料显示，这类技术有望减少部分复杂光学结构对成像系统的限制，为设备小型化和便携化提供研究思路。但“结构更简洁”并不意味着实验更容易，采集质量、模型选择和计算过程同样会影响最终结果。

无透镜数字全息成像实验系统示意

在实验系统学习中，队员们重点辨认光源、编码元件、样品位置和CMOS传感器等组成部分，理解各器件在信息采集过程中的作用。团队对照装置示意和项目图片，梳理光传播、样品调制与传感器记录之间的关系，并把容易混淆的概念整理成术语表。通过把抽象原理对应到具体器件，队员们对数字全息成像的整体结构有了更加直观的认识。

数据采集环节要求耐心和规范。队员们讨论了曝光、距离、环境光和振动等因素可能带来的影响，并把原始文件保存、实验批次编号、参数记录和异常情况说明纳入工作流程。团队认为，原始数据是判断实验是否可靠的重要依据，任何后续处理都不能脱离采集条件单独解释。只有保留完整记录，才能在结果出现差异时追溯原因并重复验证。

从采集图样到得到可观察的重建图像，还需要经过计算处理。围绕项目材料涉及的HoloDiffusion、DMEDH等方法，队员们查阅相关文献，了解相位恢复、噪声抑制和图像重建的基本任务。大家重点比较不同方法的输入、输出和适用条件，而不是只关注视觉上是否“更清晰”。对算法效果的评价，还应结合统一样本、对照实验和规范指标进行。

在结果分析中，团队把重建图像与目标特征进行对照，关注轮廓、细节、亮度分布和噪声变化。对于局部模糊、伪影或信息缺失等现象，队员们分别从采集条件和处理流程寻找原因，并记录下一轮需要调整的参数。实践使大家认识到，科研结果不是一次运行就能得到的“标准答案”，而是通过提出假设、开展实验、比较结果和修正方案逐步形成的。

数字全息图像重建结果示意

生成式人工智能为图像恢复提供了新的研究工具，但也带来结果真实性和可解释性问题。团队在讨论中强调，算法生成或增强的细节需要谨慎判断，不能把视觉上自然的结果直接视为真实信息。在涉及科研测量和健康应用时，更应保留原始数据、说明算法处理过程，并由专业人员复核，避免因过度增强或错误重建造成误解。

实践队员邵元坤表示，此次研究最深的体会是“看见图像”与“理解图像”并不是一回事。新闻稿和科普讲解不能只展示漂亮的结果图，还应向读者说明图像从哪里来、经过了哪些处理、目前能够支持什么结论。这样的表达虽然更为克制，却更符合科学传播的基本要求，也能帮助公众形成对新技术更加理性的认识。

目前，团队的相关工作仍处于校内学习和研究验证阶段。后续，实践队将继续完善实验方案，整理不同条件下的对照结果，并把装置结构、采集步骤和算法作用转化为适合展示的图文材料。团队希望通过持续学习，让每名成员既能讲清技术原理，也能说明技术边界，为下一阶段科普实践准备扎实内容。

从光路搭建到图像重建，一次完整实验串联起课堂知识与真实科研问题。南昌大学“光引未来”实践队将以此次校内研究为新的起点，坚持在实验中求证、在讨论中完善、在表达中负责，用青年学生的专业所学探索数字全息微成像的发展可能，并以严谨态度守住科技创新和科学传播的真实性底线。

南昌大学：余正造，叶俊杰

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