一种用于光纤扰动的条件生成GAN补偿方法及成像应用

本申请提供一种用于光纤扰动的条件生成GAN补偿方法及成像应用，涉及多模光纤信息传输与图像重建领域，解决了缺乏特征提取机制，导致在光纤随机摆动场景下散斑旋转和噪声干扰技术问题。该方法包括：采用密集连接架构构建混合密集块HDBs，提取原始散斑图像内的全局旋转特征。将全局旋转特征输入至挤压激励块SEBs，得到优化后的散斑旋转全局特征。采用编码器和解码器架构构建生成器。将优化后的散斑旋转全局特征输入至生成器，形成原始－重建图像对。生成对抗网络GAN‑HDSE框架，输出空间分辨率敏感的判别概率。使用多场景动态干扰散斑数据集训练网络，输出高保真原始图像。本申请用于多模光纤信息传输与图像重建过程中。