Bildrekonstruktion durch ein nichtlineares Streumedium mittels Deep Learning

Die Bildrekonstruktion durch das opake Medium hat große Bedeutung in den Bereichen Biophotonik, optische Bildgebung, mesoscopische Physik und optische Kommunikation. Frühere Forschungen sind auf den einfachen linearen Streuprozess beschränkt. Hier entwickeln wir ein nichtlineares Speckle-Decoder-Netzwerk, das die Phaseninformation der Grundfrequenzwelle über das nichtlineare Streusignal rekonstruieren kann. Darüber hinaus validieren wir die Fähigkeit unseres Modells, einfache und komplexe Strukturen unter Verwendung der MNIST- und CIFAR-Datensätze wiederherzustellen. Wir zeigen dann, dass das Modell in der Lage ist, die Bildinformationen durch verschiedene Sätze nichtlinearer Streuer wiederherzustellen und das Bild einer völlig unbekannten Objektkategorie zu rekonstruieren. Die vorgeschlagene Methode ebnet den Weg für die nichtlineare Streuabbildung und Informationsverschlüsselung.