深度学习驱动的多模光纤散斑成像重建技术

本文主要探讨了基于深度学习的多模光纤散射介质成像重建技术。多模光纤作为一种特殊的厚散射介质，其工作原理是当图像信号通过光纤时，由于不同的光波长和模式相互作用，会在光纤输出端形成复杂的散斑图案。这种特性使得传统的图像采集方法在面对厚散射介质时，容易导致图像质量下降，失真严重。 为了解决这一问题，研究人员利用深度学习中的DenseUnet模型进行图像重建。DenseUnet是一种特殊的卷积神经网络架构，它通过密集连接机制，将上一层的所有特征图直接与下一层的所有特征图相连接，这不仅加深了网络的深度，而且有助于保留更多的上下文信息，提高了图像重建的准确性和鲁棒性。在实际应用中，该模型以散斑图样作为输入，通过学习光纤传输过程中的模式耦合规律，能够有效地恢复出原始的目标图像。 实验结果显示，DenseUnet对于不同长度的多模光纤所产生的散斑图像重建效果显著，无论光纤的参数如何变化，都能够展现出良好的适应性和稳定性。这表明，该方法在实际的光纤光学系统中具有广泛的应用潜力，特别是在需要高精度图像还原的场景，如光纤通信、生物医学成像等领域。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于深度学习的多模光纤成像重建策略，通过DenseUnet模型有效地解决厚散射介质成像的失真问题。这种方法不仅提升了图像处理的效率，还展示了深度学习在复杂光学环境下强大的恢复能力，为光纤光学领域的研究和应用开辟了新的途径。