Author Affiliations
Abstract
1 Engineering Research Center of Optical Instrument and Systems, Ministry of Education and Shanghai Key Laboratory of Modern Optical System, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
2 Department of Materials Science and Engineering, City University of Hong Kong, Hong Kong, China
3 Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, Tongji University, Shanghai 200092, China
4 e-mail: jwen@usst.edu.cn
5 e-mail: dwzhang@usst.edu.cn
Airy optical beams have emerged to hold enormous theoretical and experimental research interest due to their outstanding characteristics. Conventional approaches suffer from bulky and costly systems, as well as poor phase discretization. The newly developed metasurface-based Airy beam generators have constraints of polarization dependence or limited generation efficiency. Here, we experimentally demonstrate a polarization-independent silicon dielectric metasurface for generation of high-efficiency Airy optical beams. In our implementation, rather than synchronous manipulation of the amplitude and phase by plasmonic or Huygens’ metasurfaces, we employ and impose a 3/2 phase-only manipulation to the dielectric metasurface, consisting of an array of silicon nanopillars with an optimized transmission efficiency as high as 97%. The resultant Airy optical beams possess extraordinarily large deflection angles and relatively narrow beam widths. Our validated scheme will open up a fascinating doorway to broaden the application scenarios of Airy optical beams on ultracompact photonic platforms.
Photonics Research
2020, 8(7): 07001148
上海理工大学 出版印刷及艺术设计学院，上海 200092
比较基于压缩感知关联成像（CGI）与伪逆关联成像（PGI）两者之间的成像效果差异,探讨形态学权重自适应对关联成像去除噪声的效果。选择不同的图像，通过MATLAB软件开展仿真实验，对目标图像分别采样64、256、512、1 024、2 048、3 000次，首先通过关联成像、基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像三种方法重构图像，再对比压缩感知与伪逆两种方法重构图像的效果，以峰值信噪比（PSNR）、相关系数（CC）为量化指标，将基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像在不同采样次数下进行对比分析。同时，通过实验分析形态学权重自适应去除关联成像中噪声的效果。伪逆关联成像在低次数采样的情况下比基于压缩感知关联成像的成像效果更好，在高采样次数下，基于压缩感知关联成像的成像效果更好。在实际重构中压缩感知关联成像重构的图像仍有噪声，形态学权重自适应可以有效去除关联成像实验中产生的噪声。
关联成像 目标重构 压缩感知 伪逆矩阵 ghost imaging target reconstruction compressed sensing pseudo-inverse
现有的激光拉曼气体检测(LRGD)系统受到系统噪声的影响, 对低浓度气体的检测精度较差。为了提高LRGD系统对低浓度气体的检测精度, 提出了一种基于多信号叠加和伪逆法的激光拉曼气体检测(MSSPI)方法。具体地说, 对于低浓度气体, 通过拉曼信号叠加的方式增强抵抗系统噪声的能力, 检测装置检测叠加的拉曼信号, 使用伪逆法重构单气体的拉曼信号值, 进而获取气体浓度。实验结果表明, 基于MSSPI方法的LRGD系统提高了对低浓度气体的检测精度。MSSPI方法不改变LRGD系统, 计算简单高效, 在一定程度上降低了系统对低浓度气体的检测误差, 可以作为气体检测中的一种辅助方法。
气体检测 激光拉曼 信号叠加 伪逆法 gas detection laser raman signal superposition pseudo-inverse method
Author Affiliations
Abstract
University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China
A method is presented for one-to-many information encryption transmission by using temporal ghost imaging and code division multiple access. In the encryption transmission process, code division multiple access technologies combine multiple information sources, and the chip sequence corresponding to each set of information is used as the first key. The transmission end loads the transmission information onto a series of temporal random patterns of temporal ghost imaging and transmits it to the receivers. A series of temporal random patterns is the second key. During the decryption, each receiver can get the same encrypted information and use the second key to obtain the transmitted information. Finally, each receiver uses the unique chip sequence to get corresponding information. This encryption transmission method realizes one-to-many information encryption transmission at the same time over the same channel. Double encryption ensures the security of information. Simulation and experiment results verify the effectiveness and security of the method. The method has strong antinoise ability and can effectively resist various attack modes. At the same time, this method solves the problem that the use of code division multiple access enlarges the signal bandwidth, and ensures that no cross talk occurs between various sources of information.
Photonics Research
2019, 7(12): 12001370
上海理工大学出版印刷与艺术设计学院, 上海 200093
针对目前许多图像重构算法存在重构出来的图像不清晰、分辨率低等问题, 提出了一种基于编码. 解码对称神经网络的高分辨率图像重构算法。首先将图像进行压缩获取低分辨率图像, 然后将低分辨率图像作为输入图像经过编码. 解码对称神经网络, 并利用其中的卷积神经网络进行编码得到特征图像, 最后再利用反卷积神经网络进行解码实现图像的细节恢复。实验结果表明, 经过基于编码. 解码对称神经网络重构出来的图像比之前的低分辨率图像更加清晰, 图像的分辨率得到了提高。
卷积神经 反卷积神经 编码 解码 重构 convolutional nerve deconvolutional nerve coding decoding reconstruction
上海理工大学出版印刷与艺术设计学院, 上海 200093
在实际的印刷品缺陷检测过程中, 存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此, 在图像去抖动技术的基础上, 提出了一种融合 SURF(speeded-up robust features)和 ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先, 基于 SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点; 其次, 基于 ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配; 再次, 将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量; 最后, 通过求得的全局运动矢量来补偿图像, 并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化, 分别采用 SURF-ORB、ORB和 SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明, SURF-ORB的特征点匹配对数量最多, 匹配效果最好, SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别, 满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此, 融合 SURF和 ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。
配准 抖动补偿 特征点匹配 仿射模型 registration jitter compensation feature point matching affine model
1 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院 上海 200093
2 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院 上海 200093
关联成像, 又称鬼成像, 是一种利用空间强度关联或量子纠缠特性来获取物体成像的一种新方法, 是用于物像分离的非局域成像方式。将激光投影仪应用到关联成像, 采用具有良好正交性, 快速计算能力的哈达玛矩阵作为调制矩阵, 由于其元素均为+1和-1, 便于硬件和光学实现, 可以在课堂上完成, 能够快速精确地重构目标图像。该实验方案没有了传统关联成像系统中参考臂的测量, 使用一个没有空间分辨力的桶探测器就可以进行实验。实验结果表明, 在课堂上使用激光投影仪等普通光源实现关联成像过程的可行性。
哈达玛矩阵 关联成像 激光投影仪 Hadamard matrix ghost imaging laser projector
1 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院 上海 200093
2 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院 上海 200093
关联成像技术与传统成像技术不同的地方在于在获取物体信息的过程中, 关联成像技术利用了无空间分辨率的桶探测器, 对于物体信息的检测与重构是分离开来的, 并且它获得的重构图像较传统成像技术获得的重构图像清晰, 是近年来量子光学领域的重点研究对象。在关联成像的理论基础上结合了压缩感知技术, 并将压缩感知关联成像系统应用于教学实验中, 从成像的物理原理角度, 确定了实验中所用到的光源、物体的选择等具体实验内容, 将具体的实验数据利用MATLAB软件仿真得到最终的重构效果。通过将具体的实验和MATLAB方法进行有机的结合, 不仅提高了学生实践方面的能力, 同时还掌握了算法。
关联成像 压缩感知 实验教学 图像分析 ghost imaging compressed sensing experimental teaching image analysis
上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院, 上海 200093
高效率的目标检测是视觉应用的重要技术,但运动目标的提取易受环境的影响。关联成像能够解决特殊环境下难以获得清晰图像和一些常规成像技术不易解决的问题。在目标检测中,利用关联成像采集图像信息并运用背景差分法在压缩域中获得目标图像的测量值,直接通过压缩感知重构出目标图像。这种方法可以解决在特殊情况下无法检测到目标的问题,同时检测到的目标图像清晰,采样次数少,信噪比也较高。
压缩感知 关联成像 背景差分 目标检测 compressive sensing ghost imaging background subtraction target detection
