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本发明公开了一种基于深度学习和多模光纤散斑的抗扰动成像方法,包括:S1、利用第一光学实验系统获取无扰动情况下多模光纤模式色散后出现的散斑图;S2、通过深度学习方法对无扰动样本进行训练,得到基于U‑net的多模光纤散斑成像模型;S3、利用第二光学实验系统获取有扰动情况下多模光纤模式色散后出现的散斑图;S4、将扰动情况下的样本与未扰动的样本用深度学习方法进行相似度度量,同时利用离群点检测方法确定剔除阈值来区分离群点和正常点,剔除部分异常相似度的数据点,得到基于VGG的自适应校准模型,将扰动样本用未扰
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116468821 A
(43)申请公布日 2023.07.21
(21)申请号 202310461587.5
(22)申请日 2023.04.26
(71)申请人 上海理工大学
地址 200093
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