【摘 要】
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光在散射介质中传播时会与介质中的粒子相互作用而发生散射现象。经过多次散射后,其原始图像和偏振方向都将被随机扰乱,在探测面上表现为无序的光学散斑图案。目前,光在散射介质中的信息传输已成为光学领域研究的热点之一。深度学习作为近几年兴起的技术,在解决一些光学问题时展现出了良好的效果,因此,针对光在散射介质中传输时图像信息和偏振信息丢失的问题,本文探究了基于深度学习的解决方案。首先,提出了基于深度学习的散
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光在散射介质中传播时会与介质中的粒子相互作用而发生散射现象。经过多次散射后,其原始图像和偏振方向都将被随机扰乱,在探测面上表现为无序的光学散斑图案。目前,光在散射介质中的信息传输已成为光学领域研究的热点之一。深度学习作为近几年兴起的技术,在解决一些光学问题时展现出了良好的效果,因此,针对光在散射介质中传输时图像信息和偏振信息丢失的问题,本文探究了基于深度学习的解决方案。首先,提出了基于深度学习的散射成像技术。我们分别在光路中设置了三种不同散射强度的散射介质,通过实验光路采集了训练样本,并构建卷积神经网络实现了对透过散射介质目标物体图像的恢复。同时,我们构建了一种密集连接神经网络,改善了当散射较强时散斑图像的恢复效果,并且通过恢复特殊手写数字散斑图像证明了神经网络的泛化性和可移植性。我们构建的密集连接神经网络可以实现光学记忆效应范围外的成像,并且通过压缩原始散斑图像证实了散斑图像信息的高度冗余性。其次,提出了基于深度学习的偏振识别技术。针对偏振光经过强散射介质后其偏振态会被扰乱这一现象,通过构建神经网络,提取散斑光强信息中所反映的入射光波偏振信息的特征,实现了对入射光波偏振态的高分辨率识别。我们使用初始相位不同的偏振光验证了卷积神经网络对偏振态识别的鲁棒性。由于理论上可以通过无限大的数据来训练神经网络,因此深度学习技术对于解决光在散射介质中的信息传输问题具有巨大的应用潜力。
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