Mismatch reconstruction theory for unknown measurement matrix in imaging through multimode fiber bending
Le Yang
多模光纤成像需要在测量值和测量矩阵之间进行严格的匹配,以实现图像重建。 但在实际应用中,由于系统配置未知或任意光纤弯曲后实时对齐困难,往往无法获得测量矩阵,导致传统重建算法出现故障。 本文介绍了一种新的不匹配重建理论,用于在测量矩阵未知时解决图像重建问题。 我们首先提出不匹配方程和设计匹配和校准解决方案算法来构建一个新的测量矩阵。 此外,我们还在附录中提供了这些方程和算法的详细证明。 实验结果表明,在低噪声水平下,构造矩阵可用于传统重建算法中的匹配对,并成功重建原始图像。 然后,我们分析噪声、计算精度和正交性对重建性能的影响。 结果表明,提出的算法具有一定程度的稳健性。 最后,我们讨论这个理论的局限性和潜在的应用。 代码可用:https://github.com/yanglebupt/mismatch-solution。
Multimode fiber imaging requires strict matching between measurement value and measurement matrix to achieve image reconstruction. However, in practical applications, the measurement matrix often cannot be obtained due to unknown system configuration or difficulty in real-time alignment after arbitrary fiber bending, resulting in the failure of traditional reconstruction algorithms. This paper presents a novel mismatch reconstruction theory for solving the problem of image reconstruction when me...