用于多模光纤超分辨成像的生成对抗网络
图像与视频处理
2022-10-14 v1 光学
摘要
多模光纤代表了成像内窥镜微型化的终极极限。在此我们提出一种采用压缩感知与数据驱动机器学习框架的光纤成像方法。我们实现了一种生成对抗网络（GAN）用于图像重建，而不依赖样本稀疏性约束。所提方法在图像质量与噪声鲁棒性方面优于传统压缩成像算法。我们通过实验展示了经由多模光纤以亚奈奎斯特速率在衍射极限以下基于散斑的成像。
引用
@article{arxiv.2201.00601,
title = {Generative adversarial network for super-resolution imaging through a fiber},
author = {Wei Li and Ksenia Abrashitova and Gerwin Osnabrugge and Lyubov V. Amitonova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.00601},
year = {2022}
}