一种基于比特分层技术的高精度多模光纤成像方法

本发明属于光纤成像技术领域，具体涉及一种基于比特分层技术的高精度多模光纤成像方法，包括光纤成像模块和比特分层深度学习图像恢复算法模块。基于多模光纤自然场景灰度图像恢复系统，引入比特分层编码技术，利用八张二值的比特层图像替代原始灰度图像，由数字微镜器件播放八张二值的比特层图像后，分别入射到多模光纤中，经由CCD采集多模光纤出射端面的模式散斑形成一组散斑立方体，与原始灰度图像一起送入图像恢复深度学习网络中进行训练，利用训练好的神经网络可以将每一组散斑立方体恢复成灰度图像。相比于传统多模光纤成像系统，对自然场景灰度图像的恢复精度更高、传输信息速率更快，在基于多模光纤的信息传输中具有极大的应用前景。