高保真方形芯多模光纤成像技术，具备大功率输出能力

《Optics & Laser Technology》：High-fidelity square-core multimode fiber imaging with large power capability

采用方形纤芯光纤（SCMMF）替代传统圆形纤芯（RCMMF），实现高保真自然场景成像，平均SSIM达0.642，PSNR 18.695，较RCMMF提升7% SSIM，抑制轮廓伪影，适用于宽照度内窥镜诊断

　　

张梦瑶|金伟|高嘉兴|李珊珊|牟金华|娄坤凯|秦一凡|张赫|张宇|刘志海|吴晨旭

教育部光纤集成光学重点实验室，哈尔滨工程大学，哈尔滨150001，中国

摘要

通过多模光纤（MMF）进行高保真成像对于内窥镜应用至关重要。然而，自然场景图像的重建仍然是一个重大挑战。同样重要的是在广泛的照明功率范围内保持这种保真度。传统圆形芯多模光纤（RCMMF）的模式斑点分布不均匀，容易导致局部过曝光问题，并且无法充分利用斑点图案四个角处的信息。在本文中，我们使用方形芯多模光纤（SCMMF）代替RCMMF进行自然场景成像，从而支持更多的模式。结果表明，在ImageNet数据集上的平均结构相似度指数（SSIM）可达约0.642，平均峰值信噪比（PSNR）约为18.695。SCMMF在各种光功率条件下具有较高的功率能力和更好的性能。在相同的输入功率下，SCMMF的平均SSIM相比RCMMF系统提高了约7%。此外，由于RCMMF斑点图像中存在无用的像素区域，SCMMF能够抑制轮廓伪影。我们的SCMMF成像系统为光纤内窥镜诊断开辟了新的途径。

引言

多模光纤（MMF）在推进内窥镜技术小型化方面具有巨大潜力[[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]]。通过利用深度神经网络（DNN）工具[[8], [9], [10], [11]]，可以根据斑点图案与图像之间的一一对应关系，从MMF端面的斑点有效重建出类似稀疏的图像[[12], [13], [14], [15], [16], [17]]。然而，由于自然场景图像（尤其是灰度图像）的信息复杂，通过MMF实现高保真重建仍然是一个相当大的挑战[[18]]。此外，内窥镜应用还需要在广泛的照明功率条件下进行高精度的图像识别。

传统的MMF成像系统使用圆形芯多模光纤（RCMMF）作为关键元件[[18], [19], [20], [21], [22], [23]]，但这种光纤无法有效利用斑点图案四个角处的信息。此外，RCMMF中的模式斑点空间强度分布不均匀，容易导致局部过曝光[[24]]。为了克服这些限制，人们提出了采用方形芯端面的新型光纤结构，这种结构可以改善光的传播模式，并有可能提升光学性能[[25,26]]。

最近，L. V. Amitonova等人[[24]]指出，方形芯多模光纤（SCMMF）比RCMMF能够支持更多的模式，从而传输更多信息。P. R. Nicovich等人[[27]]证实，SCMMF在输出端面具有更均匀的强度分布，能够更好地适应不同的工作条件。E. Bossy等人[[28,29]]展示了SCMMF中的万花筒记忆效应，探索了其成像潜力。SCMMF不仅在相同的芯直径下支持更多的模式，还能完全填充方形视野内的斑点图像。由于其独特的边界条件，SCMMF具有均匀的强度分布和较高的功率能力。因此，SCMMF比RCMMF更适合复杂的图像恢复任务。然而，目前尚未有关于使用SCMMF和DNN工具进行图像重建的研究报告。

在这里，我们提出了一种具有高功率能力的高保真SCMMF成像系统。我们使用SCMMF代替RCMMF进行自然场景图像重建，从而支持更多的模式。通过引入注意力U-Net（Att-U-Net）来突出灰度图像中的显著特征，ImageNet数据集上的平均结构相似度指数（SSIM）可达约0.642，平均PSNR为18.695。SCMMF在各种光功率条件下表现出较高的功率能力和更好的性能。在相同的输入功率下，SCMMF的平均SSIM相比RCMMF系统提高了约7%。值得注意的是，SCMMF能够抑制由于斑点图像中无用像素区域引起的轮廓伪影。我们提出的SCMMF成像系统为新型灵活的内窥镜技术奠定了基础。

部分内容

SCMMF中的模式传输

与RCMMF类似，当信号光耦合到SCMMF中时，输入场的空间分布会激发一系列具有矩形对称性的本征模式。这些模式之间的干涉在输出端产生高度复杂的随机斑点图案。这种看似无序的斑点实际上完全编码了输入光场的所有信息。这种编码是确定性的，意味着给定的光纤状态总是会产生相同的斑点图案。

图像识别

为了准备数据集，我们从ImageNet [31]数据集中随机抽取了50,000张自然场景图像，并按4:1的比例分为训练集和测试集。这些图像的大小被调整为160 × 160像素，小于输入激光束的尺寸。然后，CCD捕获的斑点图像的感兴趣区域（ROI）大小为600 × 600像素。所有标签和斑点图像在输入神经网络之前都被调整为128 × 128像素。

输入光的功率

结论

总之，我们提出了一种具有高功率能力的高保真SCMMF成像系统。与RCMMF相比，SCMMF支持更多的模式。我们引入了Att-U-Net进行自然场景图像重建。在ImageNet数据集上，平均结构相似度指数（SSIM）可达约0.642，平均PSNR约为18.695。SCMMF在各种光功率条件下表现出较高的功率能力和更好的性能。

CRediT作者贡献声明

张梦瑶：撰写初稿、方法论设计、数据分析、概念化。金伟：方法论设计、实验研究、数据分析、概念化。高嘉兴：验证工作、方法论设计。李珊珊：方法论设计、数据分析。牟金华：实验研究、数据分析。娄坤凯：数据分析。秦一凡：指导工作、资源协调、资金筹集。张赫：指导工作、资源协调、资金筹集。张宇：指导工作、资源协调、资金筹集。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本工作部分得到了国家自然科学基金（项目编号：62475059、62305080、62175046）以及哈尔滨工程大学的基础研究基金的支持。