天津理工大学宋彬彬获国家专利权
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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于多模光纤模式调制的计算成像方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120430965B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510897553.X，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于多模光纤模式调制的计算成像方法及系统是由宋彬彬;高伟彤;黄薇设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模光纤模式调制的计算成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模光纤模式调制的计算成像方法及系统，包括：设计并搭建多模光纤图像传输系统，并通过替换不同模式调制的多模光纤采集不同传输条件下的自然场景散斑图像数据集；构建基于UNET网络的优化网络架构，并构建采取串联双子网结构的深度学习网络，用于进行散斑图像到SLM图像、SLM图像到真实图像的特征提取和图像重构，学习复杂散斑图像特征；基于不同模式调制状态的自然场景散斑图像数据集对深度学习网络进行训练，并引入联合损失函数优化网络的重建性能；利用不同传输条件下散斑图像验证模型重建图像的质量；本发明通过模式调制增强散斑图像中的目标信息，并利用深度学习网络实现高质量的图像重建。
本发明授权一种基于多模光纤模式调制的计算成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模光纤模式调制的计算成像方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.设计并搭建多模光纤图像传输系统，并通过替换不同模式调制的多模光纤采集不同传输条件下的自然场景散斑图像数据集； S2.构建基于UNET网络的优化网络架构，并构建采取串联双子网结构的深度学习网络，用于进行散斑图像到SLM图像、SLM图像到真实图像的特征提取和图像重构，学习复杂散斑图像特征； S3.基于不同模式调制状态的自然场景散斑图像数据集对深度学习网络进行训练，并引入联合损失函数优化网络的重建性能； S4.利用训练好的深度学习网络模型对不同传输条件下的散斑图像进行重建并验证重建图像的质量。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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