基于传输矩阵法的形变下的多模光纤成像研究.pdfVIP

摘要

传统内窥镜技术受传像介质尺寸的限制，具有分辨率低、操作不灵活的问

题，无法满足神经科学成像的要求。得益于多模光纤的多个自由度，作为成像

器件时，其内部可以容纳更多的导波模式，具有天然的并行数据传输能力，使

单根多模光纤成像成为可能。模间传播常数差异导致的模式色散和光纤形变导

致的模式耦合效应引起模间干涉，传输图像出现失真。本文对多模光纤弯曲下

的模式耦合效应进行了研究，并基于此对如何恢复光纤形变导致的图像失真进

行了研究。

首先，本文建立了弯曲光纤的模式传输模型，研究了多模光纤不同形变下

的传输及模式耦合特性。提出采用压缩感知结合光纤先验信息的方法对光纤传

输矩阵进行预测以得到形变下光纤传输特性，搭建了多模光纤传输矩阵测量系

统，利用光纤模式传输的先验信息在0.3的采样比下实现了88.69%传输矩阵高

保真度预测，实验验证了光纤先验在矩阵重建过程中的有效性。针对传输矩阵

测量速度慢、受环境影响大的问题，利用光纤传光特性降低了实验测量过程中

散斑随时间变化导致的影响，为传输矩阵的进一步快速及稳定测量提供了可能。

其次，对于光纤形变导致的成像失真问题，将远端点扫描成像过程中的图

像畸变视为点扩散函数与原始物体的卷积过程，提出采用反卷积的方式对形变

下由空间变化点扩散函数导致的畸变图像进行重建，使用30个特征模式在75

次迭代下完成了对图像扰动的补偿，畸变图像边缘处峰值强度经重建提升50%

以上，整体相关系数提升14.74%，证明了反卷积补偿光纤形变扰动的可行性；

最后对于复杂图像经光纤直接传输的问题，采用卷积神经网络拟合多模光纤传

输矩阵，搭建了弯曲多模光纤散斑采集系统，利用光纤小范围形变下的鲁棒性

和大范围形变下的自适应和泛化能力，仅对3种形变的散斑训练完成了9种形

变下的图像重建，实现了在一定形变范围内对传输矩阵的自适应学习，对不同

形变下测试图像散斑的重建平均SSIM为0.6211，平均PSNR为15.8944dB，

证明了神经网络用于形变下自适应成像的可行性。综上，针对光纤传像过程受

形变影响的问题，本文分别提出畸变图像反卷积重建和神经网络拟合的图像恢

复方法，为单光纤柔性内窥成像提供了一定的方法指导。

关键词:多模光纤；传输矩阵；压缩感知；反卷积成像；卷积神经网络

Abstract

Traditionalfiber-opticendoscopytechniquesarelimitedbythesizeofthe

imagingmedium,resultinginlowresolution,inflexiblemanipulation,andan

inabilitytomeettherequirementsofin-vivoneuroscientificimaging.Thankstothe

multipledegreesoffreedomsupportedbymultimodefibers,theycaninternally

accommodatemoreguidingmodeswhenusedasimagingdevices,providingnatural

paralleldatatransmissioncapabilitiesandenablingimagingwithasingle

multimodefiber.Themodedispersionduetodifferencesintheinter-mode

propagationconstantsandmodecouplingeffectsduetofiberdeformationcanlead

todistortionofthetransmittedimages.Inthiswork,weinvestigatethe