作者单位
摘要
1 南京邮电大学 电子与光学工程学院,江苏南京20023
2 江苏北方湖光光电有限公司,江苏无锡14035
3 南京邮电大学 自动化学院,江苏南京21002
为了提高基于深度学习的图像降噪效率,提出了一种基于Res2-Unet-SE的多阶段监督深度残差(Multi-stage Supervised Deep Residual,MSDR)降噪神经网络。首先基于该神经网络,将图像降噪分为多阶段处理过程;然后在各处理阶段,将不同分辨率图像块输入到Res2-Unet子网络中获取不同尺度特征信息,并通过通道注意力机制将自适应学习的特征融合信息传递到下阶段;最后将不同尺度特征信息叠加,完成高质量的图像降噪。实验选择BSD400数据集用于训练,通过Set12数据集进行高斯噪声的降噪测试;通过SIDD数据集完成真实噪声的降噪测试。通过与常见的降噪神经网络对比表明,对图像添加σ=15,25,50的高斯噪声时,经本文算法降噪后的图像PSNR比对高斯噪声消除性能较好的DNCNN分别提高0.03 dB,0.05 dB,0.14 dB;在σ=25,50时,相较于MPRNET分别提高了0.02 dB, 0.06 dB。对含真实噪声的图像,经本文算法降噪后的图像PSNR比CBDNET算法提高0.48 dB。实验分析表明,本文算法在图像降噪上具有较高的鲁棒性,不仅能从噪声中有效恢复图像细节,还能充分保持图像的全局依赖关系。
图像降噪 真实噪声 残差网络 通道注意力机制 监督注意力机制 image denoising real noise residual network channel attention mechanism supervisory attention mechanism 
光学 精密工程
2023, 31(6): 920
作者单位
摘要
1 武汉轻工大学食品科学与工程学院, 湖北 武汉 430023
2 湖北省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所, 湖北 武汉 430064
小龙虾是近年来广受消费者欢迎的淡水产品, 相关产业迅猛发展, 产生巨大的经济利益。 小龙虾整虾及虾仁、 虾尾在运输过程中极易腐败变质, 产生有害物质。 如果不能对小龙虾新鲜度进行及时检测, 任由腐败小龙虾进入食品流通环节, 极易酿成食品安全事故, 危害消费者生命安全, 对整个产业链造成不良影响。 挥发性盐基氮(TVBN)是衡量水产品新鲜度的主要指标, 也可以用于衡量小龙虾的新鲜度, 但传统的挥发性盐基氮检测方法存在步骤复杂、 检测时间长和化学试剂污染的等问题, 无法满足小龙虾庞大产业链的检测需求。 近红外光谱技术是一种快速、 无损、 环境友好的分析技术, 在食品分析领域中已有较为广泛的应用。 本研究基于近红外光谱分析技术(NIR), 结合化学计量学方法提出一种小龙虾新鲜度的快速检测方法。 使用偏最小二乘算法(PLS)建立小龙虾虾尾挥发性盐基氮定量分析模型。 为了提高模型的预测能力, 使用多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)、 连续小波变换(CWT)和1阶导数(1st)法对光谱进行预处理, 扣除光谱背景; 使用蒙特卡洛-无信息消除(MC-UVE)和随机检测(RT)算法进行波长筛选, 选择光谱中有效变量。 结果显示, 光谱预处理和波长筛选技术能够有效提高模型的预测能力。 其中, 经过1阶导数和蒙特卡洛-无信息变量消除法组合优化处理之后的光谱所建立的偏最小二乘模型与其他模型相比具有更好的预测能力, 对于预测集样品, 其预测均方根误差和相关系数可达1.626和0.950, 能够实现对小龙虾新鲜度的快速、 准确检测。
近红外光谱 小龙虾 挥发性盐基氮 偏最小二乘法 Near-infrared spectroscopy Crayfish Total volatile basic nitrogen Partial least squares 
光谱学与光谱分析
2023, 43(1): 156
作者单位
摘要
1 南京邮电大学 电子与光学工程学院、微电子学院,江苏南京20023
2 南京邮电大学 自动化院,江苏南京1003
为恢复低照度场景图像的原有色彩信息和细节信息,本研究提出自适应亮度调节的低照度彩色图像增强方法。该方法首先对低照度场景连续拍摄多帧图像,并对其进行自适应伽马亮度校正;然后将多帧亮度校正后图像转换到YUV色彩空间并行两种处理,一种是提取Y通道分量分组进行基于权值调整二阶盲辨识的盲源分离降噪,一种是进行帧平均后提取Y通道分量与多个盲源分离降噪的Y通道分量依次进行结构匹配,并选出匹配最佳Y通道分量;再将最佳Y通道分量进行基于皮尔生长曲线的亮度调整后与经帧平均处理的U、V通道分量重新组合;最后将重组图像转换回RGB空间,即可得到视觉效果显著提升的彩色图像。本文提出的图像增强方法满足实时处理要求,可将原彩色图像的极低亮度提高54.4倍、中等亮度提高3.5倍;并将图像信息熵提高1.3~2.9倍。与典型的图像增强算法相比,本文提出的方法对低照度彩色图像在降低噪声、均衡光照和恢复细节方面有较大改善。
低照度 伽马校正 色彩空间 盲源分离 皮尔生长曲线 dim-lightening gamma correction color space blind source separation peel growth curve 
光学 精密工程
2021, 29(8): 1999
作者单位
摘要
江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212000
液晶显示领域不断提出缩减成本方案,对于液晶电视LED背光系统,提出了一种大角度背光透镜设计方案,即在目标接收屏面具有较大照度辐射角度的背光透镜设计。采用特定的双自由曲面设计,入光孔设置为类椭圆型结构面将光源出射的光通量进行等角度划分,根据接收屏面的理想照度分布与入光孔每一角度出射光通量对应关系计算出出光面自由曲线。借助底部微结构处理,再根据模具及产品成型要求补全外观结构,得到符合设计指标的方案,有效地解决了因增大角度引起的黄斑问题,并达到目标接受面均匀度的要求。针对32英寸(81 cm)的液晶电视背光模组,采用12颗最大正向电流为350 mA的LED灯珠,在模组高度为30 mm的系统中,设计的背光透镜模组达到了要求的亮度及均匀度。
二次光学设计 背光透镜 大角度背光系统 second optical design backlight lens large angle backlight system 
应用光学
2016, 37(6): 913
作者单位
摘要
1 江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212000
2 深圳市鑫希叶光电有限公司, 广东 深圳 518000
研究一种可以在高横纵比的线形区域形成特定照度分布的LED透镜设计方法, 即分部设计法。全反射部分根据边缘射线原理和斯涅耳定律设计, 采用数值积分迭代法计算, Matlab编程得到全反射部分的轮廓线; 透射部分用试错法设计, 用SolidWorks将全反射部分和透射部分整合出了一款新的拱形透镜。设计的透镜尺寸为25 mm×18 mm×10 mm。模拟与实践结果表明: 透镜匹配扩展光源后, 光学效率高于85%, 半光强角可达9°×135°, 可以在横纵比大于15的线形区域实现均匀照明。
照明设计 LED二次光学设计 线形区域 边缘光线原理 拱形透镜 illumination design LED secondary optical design line-shaped regions edge-ray principle arch lens TIR TIR 
应用光学
2016, 37(5): 668
作者单位
摘要
江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212000
为了满足国内外视场投影仪微型轻量化的趋势, 设计一款适用于德州仪器推出的1.19 cm (0.47 英寸)、1080 pix数字微反射镜片的微型广角投影镜头。镜头由7片玻璃(均为国内常见玻璃)和2片塑料(4面非球面)透镜组成, 结构简单, 易加工。透射比0.66: 1, 即在600 mm处投影出111.76 cm(44 英寸)的画面, 镜头有效焦距6.45 mm, F#: 2.1, 全视场86°, 系统总长46 mm, 最大口径22 mm, 在空间极限频率93 lp/mm处0.8视场以内传递函数值都超过0.62, 边缘视场的传递函数值超过0.43, 全视场畸变小于等于2%, 垂直色差小于等于0.18 μm。
微投影 广角镜头 光学设计 大视场 mini-projection wide-angle lens optical design large field of view 
应用光学
2016, 37(4): 527
作者单位
摘要
1 江苏大学机械工程学院, 江苏 镇江 212013
2 众盈光学有限公司, 广东 中山 528441
为了满足人们对超广角、大视野的取景需求,运用光学软件CODE V和Zemax设计了一个结构紧凑的用于运动数码摄像机的鱼眼镜头光学系统。该镜头由5片玻璃镜片和3片塑胶非球面镜片组成。设计结果表明,镜头F数为2.2,视场角为240°,系统总长度为23 mm,半像高为2.35 mm,在1/2奈奎斯特频率(178 lp/mm)处所有视场均大于0.15,可以实现高清全景监控。投影检测结果显示,该鱼眼镜头产品的性能满足要求。
光学设计 鱼眼镜头 广角 塑胶非球面 
激光与光电子学进展
2016, 53(8): 082201

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!