研究目的
通过深度神经网络研究多模光纤中图像分类的波长无关性。
研究成果
由于光纤支持的空间模式数量多于描述输入的自由度，分类精度几乎与波长无关。然而，在特定波长上训练深度神经网络并在不同波长上测试会导致分类精度显著下降。
研究不足
当深度神经网络在特定波长下训练但在不同波长捕获的图像上测试时，分类准确率会显著下降。
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[IEEE 2019欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 德国慕尼黑(2019.6.23-2019.6.27)] 2019欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议(CLEO/Europe-EQEC) - 基于深度神经网络通过多模光纤实现波长无关的图像分类
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DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8872523
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
深度神经网络（DNNs）已日益应用于不同研究领域或工业场景。为利用机器学习技术提取有效信息，每天需处理海量数据。多个研究团队通过基于真实数据集训练DNNs，在提升显微成像分辨率和定量相位恢复方面取得了显著成果。近期，研究者还利用DNNs实现了光信号经多模光纤（MMFs）传输后的图像复原与重建。当图像通过多模光纤传播时，由于信息分散在光纤支持的各个空间模式中，会产生严重散射现象。此外，由于不同光纤模式的传播速度存在差异，输入信号的局部信息沿光纤传输数毫米后就会失去相关性，从而在输出端形成散斑图案。从这类散斑图案中恢复信息具有重要实用价值，可推动多模光纤在医学内窥镜应用中的集成，或助力电信领域的信号恢复。
作者：
Eirini Kakkava，Navid Borhani，Babak Rahmani，U?ur Te?in，Christophe Moser，Demetri Psaltis
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