范丽莎 1,2,3刘帆 1,2,3吴国龙 1,2,3VolodymyrS. Kovalenko 1,2,3,4姚建华 1,2,3,*
1 浙江工业大学激光先进制造研究院，浙江 杭州 310023
2 浙江工业大学机械工程学院，浙江 杭州 310023
3 高端激光制造装备省部共建协同创新中心，浙江 杭州 310023
4 乌克兰国立科技大学激光技术研究所，乌克兰 基辅 03056
激光化学气相沉积技术(LCVD)相较于传统化学气相沉积技术具有低沉积温度、高膜层纯度、高沉积效率等特点，在各类功能薄膜材料制备上有着巨大的应用前景。围绕激光化学气相沉积技术，本文详细阐述了激光热解离、激光光解离与激光共振激发解离作用机制，同时介绍了各类LCVD的常用设备，着重总结了LCVD在金属材料、碳基材料、氧化物材料以及半导体材料等各类材料制备应用上的最新研究进展，特别介绍了LCVD制备过程中常用的检测与分析方法，最后讨论了激光化学气相沉积技术目前所面临的挑战与机遇，并展望了该技术的发展前景。
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093
针对现有的RGB合波器分立元件多、结构复杂、成本高等问题，同时为了满足器件的微型化发展和高效率传输的需求，设计了一种基于SU-8聚合物波导的多模干涉型（MMI）RGB合波器。该合波器通过2个级联的2×1MMI对RGB三个波长进行组合，第一级MMI使R（660 nm）、B（440 nm）光束进行组合输出，第二级MMI使R、B组合光束与G（550 nm）光束进行组合输出。通过对光束传播的仿真，优化了合波器的结构参数，验证了该合波器的有效性。研究结果表明，合波器对RGB三个工作波长的平均传输效率为94.02%，外型尺寸可小到0.04 mm×3.60 mm，并具有较大的工艺制作容差和较小的波长依赖性。该合波器结构简单，便于集成，在保证三个工作波长均获得较高传输效率的前提下实现了器件尺寸微型化，可为未来微型显示器件的研究提供参考。
RGB合波器 SU-8聚合物 多模干涉 微型显示 RGB beam combiner SU-8 polymer multi-mode interference micro display
武汉高德红外股份有限公司成功研制了像元尺寸为12 m×12 m的1280×1024大面阵碲镉汞中波红外焦平面探测器。在优化提升材料性能的基础上，突破了小像元钝化开孔、高密度小尺寸铟柱制备以及高精度大面阵倒焊等关键技术，成功制备出了1280×1024@12 m碲镉汞中波红外焦平面芯片及组件。其盲元率小于0.5%，响应率非均匀性小于5%。F2探测器的平均噪声等效温差(Noise Equivalent Temperature Difference, NETD)为15 mK，平均峰值探测率为6×1011 cm·Hz1/2·W-1。F4探测器的平均NETD为18.5 mK，平均峰值探测率为1.2×1012 cm·Hz1/2·W-1。另外还提出了一种不稳定像元测试方法，即通过分析两点校正后的成像数据，并利用模块中值和空域噪声的比较，完成对红外图像中不稳定像元的检测和校正。结果表明，校正后的红外成像画质良好，在120 K时器件性能无明显降低。
碲镉汞 小像元 百万像素 盲元 红外探测器 HgCdTe small pixel mega pixels bad pixel infrared detector
江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
为克服方向梯度直方图(HOG)特征在人体行为识别中仅表征动作的全局梯度特征、缺乏局部细节信息、对遮挡表现不佳的问题,改进了一种基于全局特征和局部特征的方法来实现人体行为识别。该算法首先使用背景减法获得人体运动区域;方向可控滤波器能有效描述动作边缘特征,通过引入方向可控滤波器改进HOG特征以增强局部边缘信息,同时对加速稳健特征进行k-means聚类获得词袋模型;最后将融合后的行为特征输入支持向量机对行为特征进行分类识别。在数据集KTH、UCF Sports和SBU Kinect Interaction上进行仿真模拟,结果表明改进的算法识别准确率分别达到了96.7%、94.2%和90.8%。
图像处理 人体行为识别 加速稳健特征 方向梯度直方图 词袋模型 支持向量机 激光与光电子学进展
2020, 57(2): 021004
1 太原理工大学 信息与计算机学院, 太原 030024
2 太原理工大学 大数据学院, 太原 030024
为了提高多光谱图像的空间分辨能力的同时更大程度地保持光谱信息, 提出了结合多元经验模态分解和加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法.多元经验模态分解解决了传统的基于单变量经验模态分解的遥感图像融合方法中多光谱图像的亮度分量和全色图像分解出的子图像频率不匹配导致融合图像空间细节信息缺失问题, 加权最小二乘滤波器可以精确地估计出源图像的低频信息继而得到高频信息, 减小了传统的经验模态分解方法估计的高频信息中混有低频成分而导致的光谱失真问题.将两者的优点结合, 采用不同的融合规则得到的融合图像在空间细节和光谱信息的保持度较好.选取多组不同卫星数据进行仿真实验, 并与结合多元经验模态分解和àtrous小波变换的方法以及基于加权最小二乘滤波器的遥感图像融合方法等方法进行比较, 实验结果表明本文方法在光谱质量和空间分辨率方面都取得了很好的性能.
遥感图像融合 多光谱图像 多元经验模态分解 加权最小二乘滤波器 融合规则 Remote sensing image fusion Multispectral image Multivariate empirical mode decomposition Weighted least squares filter Fusion rules
当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性,针对其联合检测效率不高的问题,提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中,两个卷积网络结构相同且权值共享,经过数次卷积提取各自独立的特征后,在卷积层根据最优权值对两个卷积网络进行融合;继续使用卷积核提取融合后的特征,最后通过全连接层得到输出。相比于以往卷积网络对RGB-D图像采用的早期融合和后期融合方法,在检测时间相近的情况下,双流卷积网络检测的准确率和成功率分别提高了4.1%和3.5%。
机器视觉 RGB-D 卷积神经网络 多模态信息 联合检测 深度学习 激光与光电子学进展
2018, 55(2): 021503
陆军工程大学石家庄校区, 河北 石家庄 050003
针对当前彩色图像和深度图像(RGB-D)特征融合困难、联合识别效率不高的问题,提出了一种结合K奇异值分解(KSVD)和最大相关最小冗余准则(mRMR)的RGB-D场景图像融合算法。该算法首先采用KSVD稀疏图像的特征,将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数,以完整地表达图像的全部信息;之后采用互信息的mRMR原则求取维度最小且各维度之间相关性最小的特征原子组合;最后通过最大化原则融合特征原子对应的稀疏系数,从而完成了两种图像之间的有效信息融合。实验结果表明,该算法在信息熵、互信息和边缘保持度等方面比主成分分析-K奇异值分解和非下采样轮廓变换-K奇异值分解融合算法更有优势,有效提高了图像目标的识别准确率和成功率。
机器视觉 图像融合 K奇异值分解 互信息 RGB-D
1 太原理工大学 信息工程学院, 太原 030024
2 太原理工大学 大数据学院, 太原 030024
为了最大限度地保留多光谱图像的光谱特性和全色图像的空间细节, 提出基于最小Hausdorff距离和非下采样剪切波变换(NSST)的遥感图像融合方法.首先, 将原多光谱图像进行主成分分析(PCA)获得其第一主分量, 选择NSST对第一主分量和全色图像分别进行分解, 得到相应的低频子带系数和高频子带系数.其次, 对低频子带系数采用基于稀疏表示的融合策略, 稀疏系数与区域空间频率相结合, 根据区域空间频率选择权值, 对稀疏系数进行加权; 对于高频子带系数充分考虑其邻域系数相关性, 提出采用最小Hausdorff距离表征相应区域相关性, 根据相关性不同采用不同的融合策略.最后, 对融合系数进行NSST逆变换得到融合后的第一主分量, 再将新的第一主分量与其他高阶主分量进行PCA逆变换得到融合图像.选择三组QuickBird卫星图像和一组SPOT卫星图像进行测试, 与传统的融合策略算法相比, 本文方法获得的融合结果客观评价指标更优, 且主观视觉效果更好.
遥感图像融合 最小Hausdorff距离 非下采样剪切波变换 主成分分析 稀疏表示 Remote sensing image fusion Minimum Hausdorff distance Nonsubsampled Shearlet transform Principal component analysis Sparse representation
