利用简单神经网络架构通过多模光纤进行图像重建
图像与视频处理
2020-09-02 v3 其他凝聚态物理
光学
摘要
多模光纤（MMFs）有潜力承载用于内窥镜及相关应用的复杂图像，但解码 MMFs 中由模式混合与模态色散产生的复杂散斑图样是严峻挑战。若干团队近期表明，卷积神经网络（CNNs）可被训练以执行高保真 MMF 图像重建。我们发现，一种相当简单的神经网络架构——单隐藏层全连接神经网络，在图像重建保真度上至少与先前使用的 CNNs 表现相当，且在所需训练时间与计算资源方面更优。训练后的网络能够准确重建在训练集停止一周后采集的 MMF 图像，且全连接网络在整个时段内表现与 CNN 相当。
引用
@article{arxiv.2006.05708,
title = {Image reconstruction through a multimode fiber with a simple neural network architecture},
author = {Changyan Zhu and Eng Aik Chan and You Wang and Weina Peng and Ruixiang Guo and Baile Zhang and Cesare Soci and Yidong Chong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.05708},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 10 figures