基于神经网络的光纤传输矩阵单端恢复
光学
2023-10-04 v2 信号处理
摘要
超薄多模光纤成像有望实现新一代医学内窥镜，可对深层组织达到高图像分辨率。然而，当前技术存在严重光学畸变，因为光纤校准对弯曲与温度敏感，从而需要在体重新测量且只能访问单端。我们提出一种基于神经网络（NN）的方法，通过多波长反射模式测量重建光纤传输矩阵（TM）。我们通过自定义对全局相位简并不敏感的损失函数训练两种不同 NN 架构：全连接 NN 与卷积 U-Net。我们通过模拟单端光纤以 ≤4% 误差重建 64×64 复值光纤 TM，并在实验测量的 TM 上交叉验证，展示了小误差的宽场与共聚焦扫描图像重建。我们的 TM 恢复方法快 4500 倍，对表征期间的光纤扰动更鲁棒，且可处理非方阵 TM。
引用
@article{arxiv.2303.17883,
title = {Single-ended Recovery of Optical fiber Transmission Matrices using Neural Networks},
author = {Yijie Zheng and George S. D. Gordon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17883},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 9 figures