【摘 要】
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近年来,多模光纤（Multimode Fiber,MMF）在腔内医学诊断和光学成像等领域有着广泛应用。由于MMF中包含模式众多,不同模式之间的干涉和色散等相互作用使图像经过MMF传输后呈现散斑状图案。因此,阐明MMF输入与输出图像之间的非线性映射关系是研究MMF图像传输和散斑重构成像的关键。本文设计了一种卷积神经网络,用来实现散斑信息的高利用率和散斑图像重建的高准确度。此外,MMF成像过程中很多因
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近年来,多模光纤（Multimode Fiber,MMF）在腔内医学诊断和光学成像等领域有着广泛应用。由于MMF中包含模式众多,不同模式之间的干涉和色散等相互作用使图像经过MMF传输后呈现散斑状图案。因此,阐明MMF输入与输出图像之间的非线性映射关系是研究MMF图像传输和散斑重构成像的关键。本文设计了一种卷积神经网络,用来实现散斑信息的高利用率和散斑图像重建的高准确度。此外,MMF成像过程中很多因素都会对散斑图案的振幅和相位分布产生影响,例如MMF的长度、光强等。因此为了研究不同实验条件在散斑采集过程中对于数据收集的影响,我们通过多模式融合方法模拟MMF传输过程并生成数值散斑数据集,主要研究内容包括以下两方面:1.提出多模式融合方法模拟MMF传输过程,并生成数值散斑数据集,通过分析数值仿真散斑数据集与实验散斑数据集的图像相关特性,证明了利用数值仿真散斑符合散斑的数值统计规律;鉴于U＿Net适合小型数据集以及其跳跃连接可以更好的利用图像中信息的特性,利用U＿Net网络来实现数值仿真散斑图像的重构实验。实验结果证明,U＿Net可以通过训练学习数值仿真散斑与原始标签数字之间的非线性关系,实现对数值仿真散斑图像的重构。2.提出了一个改进的深度神经网络（AM＿U＿Net）,将注意力机制模块添加到U＿Net上采样部分,并选取DSSIM作为训练过程的损失函数,用于进行MMF输出散斑图像的重构研究。通过使用仅300对手写数字图像的数据集训练AM＿U＿Net,证明该模型在1.2m～3.0m的MMF长度范围和1.51m W～18.3m W的入射激光强度范围内,表现出优越的图像重构能力和泛化能力。此外,提出了一种双模态融合方法来评估和提高图像重构的准确度,该方法将具有正交相位的S偏振和P偏振散斑重建图像的分类精度相结合,并形成逻辑判断,使得散斑重构图像的准确度提高到98.44%。这些证明我们提出的AM＿U＿Net具有卓越的光学散斑重构能力和迁移学习能力,以及对MMF的传输条件具有良好的条件适应性。
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