一种基于深度学习的多模光纤成像方法、系统及装置

本发明涉及光学成像技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多模光纤成像方法、系统及装置。方法包括：将经过掩码处理后选择的全息图加载到光调制器中，使得多模光纤输出的光束实现掩码扫描成像，全息图为用于实现光调制器相位调制的全息图；采集掩码扫描成像得到的图像，基于预训练的深度学习网络模型对图像进行复原。本发明中，通过经过掩码处理后选择的全息图对光调制器进行调制，由此，当经过光调制器调制后的光束经过多模光纤对待测样品成像时，能够实现掩码扫描成像，即通过减少采样点数量的方式提高成像速度，减少光通量。同时，进一步采用深度学习网络模型进行复原，为后续对待测样品的准确分析提供了数据基础。