基于物理先验的多模光纤成像
光学
2023-11-15 v2 机器学习
信号处理
摘要
基于深度学习的扰动多模光纤成像已被广泛研究。然而，现有方法主要使用不同配置下的目标–散斑对。在没有经过训练的网络时重建目标是困难的。本文中，我们提出一种物理辅助、无监督、基于学习的光纤成像方案。物理先验的作用是简化散斑图样与目标图像之间的映射关系，从而降低计算复杂度。无监督网络依据物理先验提供的优化方向学习目标特征。因此，在线学习的重建过程仅需少量散斑图样与未配对目标。所提方案还提升了基于学习的方法在扰动多模光纤中的泛化能力。我们的方案有潜力拓展多模光纤成像的应用。
引用
@article{arxiv.2311.03062,
title = {Imaging through multimode fibres with physical prior},
author = {Chuncheng Zhang and Yingjie Shi and Zheyi Yao and Xiubao Sui and Qian Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.03062},
year = {2023}
}