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龙图腾网获悉中国科学院苏州生物医学工程技术研究所申请的专利基于动态校准的多模光纤波长复用宽场成像质量提升方法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：CN121235919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511784228.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于动态校准的多模光纤波长复用宽场成像质量提升方法是由杨西斌;冯泽峰;岳增奇;刘家林;徐宝腾;周伟设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态校准的多模光纤波长复用宽场成像质量提升方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态校准的多模光纤波长复用宽场成像质量提升方法。该方法包括：采集经多模光纤传输后各波长对应的输出散斑图；将不同波长的散斑图进行空间配准与拼接，形成高维复合散斑向量；采用PCA对输入图像与复合散斑向量组进行双向压缩降维，在低维空间中动态估计并更新一个线性的、波长复用的逆传输矩阵WITM，实时预重建与连续监测；设置光纤状态监测模块对预重建帧进行实时分析，当检测到结构扰动或光纤形变时，自动触发在位动态校准，实现WITM的快速自适应更新，无需重新训练网络。更新后的WITM将指导扩散式神经网络图像优化器对预重建结果进行迭代去噪与细节修复，显著提升图像保真度和结构还原能力。

本发明授权基于动态校准的多模光纤波长复用宽场成像质量提升方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态校准的多模光纤波长复用宽场成像质量提升方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，采集若干个待传输或待成像的目标图像，并将这些图像划分为第一目标图像集和第二目标图像集；令初始目标图像集为第一目标图像集； 步骤2，针对初始目标图像集中的各目标图像，通过多模光纤分别采集多波长散斑图像； 步骤3，对散斑数据进行预处理：针对每一个目标图像，将步骤2中采集到的不同波长的散斑图像进行空间配准与拼接，融合形成一个高维度的复合散斑向量； 步骤4，构建波长复用逆传输矩阵：对初始目标图像集中的各目标图像及其对应的复合散斑向量同时进行主成分分析双向降维处理，在低维潜在空间中计算得到一个线性的、波长复用的逆传输矩阵； 步骤5，基于逆传输矩阵的图像重建：令初始目标图像集为第二目标图像集，重复执行步骤2至步骤3，获得初始目标图像集中的各目标图像的复合散斑向量，利用步骤4中得到的逆传输矩阵在低维空间中进行线性变换，再通过主成分分析的反变换，重建出各目标图像对应的预重建图像，形成第一图像数据集；所述第一图像数据集中每一个样本为“光纤形态—目标图像—预重建图像”的形式； 步骤6，改变光纤形态，重复执行步骤2至步骤3，获得初始目标图像集中的各目标图像对应的形变后的复合散斑向量，之后利用步骤4获得的逆传输矩阵分别对各复合散斑向量进行重建，获得当前光纤状态下各目标图像的失配预重建图像，形成第二图像数据集；所述第二图像数据集中每一个样本为“光纤形态—目标图像—失配预重建图像”的形式； 步骤7，融合所述第一图像数据集和第二图像数据集，形成第三图像数据集； 步骤8，根据所述第三图像数据集，构建用于判断光纤状态是否发生形变的光纤状态监测模型； 步骤9，根据所述第一图像数据集和神经网络，构建用于对预重建图像进行去噪和细节恢复的图像增强模型； 步骤10，针对新的待传输或待成像的目标图像，重复执行步骤2至步骤5，获得对应的预重建图像，记为待处理预重建图像，并将待处理预重建图像输入到光纤状态监测模型中； 步骤11，判断光纤状态监测模型输出结果是否为正常，若是，则跳转执行步骤14；否则，重复执行步骤10若干次，并判断是否为连续多次结果均为异常，若是则触发自校准机制，之后执行步骤12，否则跳转执行步骤14； 步骤12，令初始目标图像集为第一目标图像集，重复执行步骤2至步骤4，获得新的逆传输矩阵； 步骤13，按照步骤5中的方式，利用步骤12获得的逆传输矩阵对步骤10中的目标图像对应的复合散斑向量进行处理，获得对应的预重建图像，更新为待处理预重建图像，之后将这些待处理预重建图像输入到光纤状态监测模型中，并返回执行步骤11； 步骤14，将待处理预重建图像输入到所述图像增强模型中，输出高保真重建结果。

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