作者单位
摘要
沈阳航空航天大学 电子信息工程学院,辽宁沈阳110136
不同于普通图像压缩,多光谱图像压缩除了需要去除空间冗余同时还需要去除光谱间冗余,近年来研究表明端到端的卷积神经网络模型在图像压缩方面具有很好的性能,但对于多光谱图像压缩其编解码器并不能有效解决同时高效提取到多光谱图像空间和光谱间特征的问题,同时也会忽略图像局部特征信息。针对以上问题,本文提出了一种融合多尺度特征卷积神经网络的多光谱图像压缩方法。所提出网络在压缩模型的编解码器中嵌入了可以提取出不同尺度下空间和光谱间特征信息的多尺度特征提取模块,以及可以用来捕捉局部空间信息和光谱信息的空间光谱间非对称卷积模块。实验表明,与传统算法如JPEG2000和3D-SPIHT以及深度学习方法相比,在Landsat-8的7波段和Sentinel-2的8波段数据集上所提出模型的峰值信噪比(PSNR)指标高于传统算法1-2dB。在平均光谱角度(MSA)指标的衡量下,所提出的模型在Landsat-8数据集上优于传统算法约8×10-3 rad,在Sentinel-2数据集上优于传统算法约2×10-3 rad。满足了多光谱图像压缩对空间和光谱间特征提取以及局部特征提取的要求。
空间光谱间特征 非对称卷积 卷积神经网络 多光谱图像压缩 spatial-spectral features asymmetric convolution Convolutional Neural Networks(CNN) multispectral image compression 
光学 精密工程
2024, 32(4): 622
作者单位
摘要
1 天津大学微电子学院,天津 300072
2 天津师范大学数学科学学院,天津 300387
3 天津市成像与感知微电子技术重点实验室,天津 300072
多能计算机断层扫描(Computed tomography,CT)技术可以更加精确地分辨出人体组织对不同能量X射线光子的吸收情况,是医学成像领域的重要发展方向。为了解决因量子噪声等非理想效应加重导致重建图像质量急剧退化的问题,提出了一种基于移位窗口多头自注意力机制的双流Transformer网络结构。该结构利用移位窗口Transformer和局部增强窗口Transformer分别提取投影数据的全局和局部特征,充分利用投影数据的非局部自相似性以保留投影数据的内部结构;然后通过残差卷积融合提取的特征;最后使用带有非局部全变分的混合损失函数来监督网络模型的训练,提升该网络模型对投影数据内部细节的敏感程度。实验结果表明,所提方法处理后的重建图像峰值信噪比(PSNR)值、结构相似性(SSIM)值和特征相似度(FSIM)值分别达到37.7301 dB、0.9944和0.9961。与目前先进的多能CT去噪方法相比,所提方法在去除低剂量多能CT投影数据噪声的同时,可保留更多的细节特征,有利于后续的精确诊断。
图像处理 计算机断层扫描成像 低剂量 卷积神经网络 Transformer网络 
激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0837008
作者单位
摘要
1 常州工学院计算机信息工程学院, 江苏 常州 213000
2 大庆师范学院机电工程学院, 黑龙江 大庆 163000
3 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院, 哈尔滨 150000
异常目标检测是当前高光谱图像处理中的一个研究热点。针对当前异常目标检测算法存在的问题, 从解决高光谱图像中含有的背景、异常目标和噪声等相关量出发, 利用高光谱图像的空间谱和光谱特性, 提出了联合低秩张量分解和稀疏表示的新的高光谱图像异常目标检测算法。该算法首先利用低秩张量分解模型对高光谱进行图像恢复, 使图像质量得到提升, 从而使得异常目标变得突出, 易于进行目标检测; 然后, 再利用稀疏差异指数进行异常目标检测, 得到需要的异常检测结果; 最后, 利用真实的高光谱图像进行仿真实验, 结果表明, 新的异常目标检测算法具有检测精度高、虚警率低和鲁棒性好的特点。
高光谱图像 异常目标检测 张量分解 稀疏表示 hyperspectral imagery anomaly target detection tensor decomposition sparse representation 
电光与控制
2023, 30(1): 57
高君朝 1,2黄丹飞 1,2,*张乐超 1,2宋东 3[ ... ]周尧 1,2
作者单位
摘要
1 长春理工大学 光电工程学院,长春 130022
2 长春理工大学中山研究院,中山 528437
3 吉林大学第一医院,长春 130021
改进原有背向穆勒矩阵成像装置,采集未染色肺癌、乳腺癌切片,基于穆勒矩阵各阵元的物理含义,借鉴光谱数据生成偏振立方体,纵向提取任意像素全阵元曲线,展示曲线特有的穆勒矩阵信息分析方式。采用夹角余弦曲线分类方法,对照病理标注生成混淆矩阵。其中肺癌、乳腺癌精度可达89.59%、87.82%,高倍率乳腺癌精度为77.52%。全阵元曲线较单一阵元分类准确率更高。本文方法的可视化分析、像素分类、跨尺度特性表明在偏振检测领域有很大的挖掘空间以及应用潜力。
偏振成像 穆勒矩阵 癌变组织 特征提取 病理切片检测 Polarization imaging Mueller matrix Cancerous tissue Feature extraction Pathological section detection 
光子学报
2023, 52(2): 0210003
作者单位
摘要
沈阳航空航天大学 电子信息工程学院,辽宁沈阳110000
基于卷积神经网络的目标检测算法发展迅速,随着计算复杂度增加,对设备的性能及功耗要求越来越高。为了使目标检测算法能够部署在嵌入式设备上,本文采用软硬件协同设计方法,使用FPGA对算法进行硬件加速,提出了ZYNQ平台下的Yolo v3-SPP目标检测系统。本文将该系统部署在XCZU15EG芯片上,并对系统所需的功耗、硬件资源及性能进行了分析。首先对要部署的网络模型进行优化,并在Pascal VOC 2007数据集上进行训练,最后使用Vitis AI工具对训练后的模型进行量化、编译,使其适用于ZYNQ端的部署。为了选取最佳的配置方案,探究了各配置对硬件资源及系统性能的影响,从系统功耗(W)、检测速度(FPS)、各类别平均精度的平均值(mAP)、输出误差等方面对系统进行了分析。结果表明:在300 M时钟频率下,输入图片大小为(416,416)时,针对Yolo V3-SPP和Yolo V3-Tiny网络结构,检测速度分别为38.44 FPS和177FPS,mAP分别为80.35%和68.55%,片上芯片功耗为21.583 W,整板功耗23.02 W。满足嵌入式设备部署神经网络模型的低功耗、实时性、高检测精度等要求。
目标检测 硬件加速 ZYNQ Yolo v3-SPP Yolo v3-Tiny object detection hardware acceleration ZYNQ Yolo v3-SPP Yolo v3-Tiny 
光学 精密工程
2023, 31(4): 543
作者单位
摘要
1 伊犁师范大学物理科学与技术学院,新疆凝聚态相变与微结构实验室,伊宁 835000
2 南京大学物理学院,固体微结构物理国家重点实验室,南京 210093
单层g-ZnO由于吸收光谱宽而受到研究者关注,但载流子复合是单层g-ZnO作为光催化剂无法避免的问题,如何降低电子空穴对复合率,提高单层g-ZnO对可见光利用率成为值得研究的问题,搭建异质结并对其进行双轴应变是一种可行的办法。本文采用第一性原理方法,研究双轴应变对g-ZnO/WS2异质结电子结构及光学性质的调控规律。结果表明:g-ZnO/WS2异质结禁带宽度为1.646 eV,由于异质结体系内部产生内置电场,降低了其光生载流子的复合率,同时异质结光吸收带边拓展至可见光区域。对异质结实施应变后,除压缩应变(-2.5%)体系外,其余应变体系吸收带边均出现红移现象,并且红移程度和对电荷的束缚能力均随着应变的增加而增强。相比于未实施应变的体系,应变体系对光生电子载流子的阻碍作用更强,其光催化能力得到更大提高。以上结果说明搭建g-ZnO/WS2异质结并对其进行双轴应变对异质结的电子结构及光学性质具有显著的调控作用,使其在窄禁带及红外、可见光半导体器件和光催化材料等领域具有应用价值。
单层g-ZnO 单层WS2 异质结 光学性质 电子空穴对复合 光催化 第一性原理 monolayer g-ZnO monolayer WS2 heterojunction optical property electron hole pair compound photocatalysis first-principle 
人工晶体学报
2022, 51(7): 1202
作者单位
摘要
1 伊犁师范大学物理科学与技术学院, 新疆凝聚态相变与微结构实验室, 伊宁 835000
2 南京大学物理学院, 固体微结构物理国家重点实验室, 南京 210093
本文基于第一性原理系统研究了非金属元素F、S、Se、Te掺杂对ZnO/graphene异质结界面相互作用及其电子结构的影响。结果表明, ZnO/graphene异质结层间以范德瓦耳斯力结合形成了稳定的异质结, 并且形成了n型肖特基势垒。差分电荷密度图表明graphene层的电子向ZnO层转移, 使得graphene层表面带正电, ZnO层表面带负电, 在界面处形成了内建电场。当掺入F原子时, 异质结呈现欧姆接触; 当掺入S、Se、Te原子时, 异质结肖特基的接触类型均由n型转变为p型, 且有效降低了肖特基势垒的高度, 特别是Te原子掺入后, p型肖特基势垒高度降低至0.48 eV, 提升了电子的注入效率。本文的研究结果将对相关的场效应晶体管的设计和制造提供一定的参考。
二维材料 异质结 第一性原理 肖特基接触 掺杂 能带结构 two-dimensional material heterojunction first-principle Schottky contact doping band structure ZnO/graphene ZnO/graphene 
人工晶体学报
2022, 51(4): 628
作者单位
摘要
1 伊犁师范大学,新疆凝聚态相变与微结构实验室,伊宁 835000
2 南京大学物理学院,固体微结构物理国家重点实验室,南京 210093
本文采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波超软赝势方法,研究了单层g-C3N4以及X/g-C3N4(X=g-C3N4、AlN及GaN)异质结的稳定性、电子结构、功函数及光学性质。结果表明,X/g-C3N4异质结的晶格失配率和晶格失配能极低,说明X/g-C3N4具有优异的稳定性。与单层g-C3N4相比,X/g-C3N4的带隙均减小,态密度的波峰和波谷均大幅提高且出现了红移现象,处于激发态的电子数量增加,使得电子跃迁变得更为容易,表明构建异质结有利于提高体系对可见光的响应能力。此外,X/g-C3N4的功函数均减小且在界面处形成了内建电场,有效抑制了光生电子-空穴对的复合,这对载流子的迁移以及光催化能力的提高大有裨益。其中,GaN/g-C3N4的功函数最小,在界面处存在电势差形成了内建电场且红移现象最明显,可推测GaN/g-C3N4的光催化性能最好。因此,本文提出的构建异质结是提高体系光催化活性的有效手段。
异质结 第一性原理 电子结构 光学性质 光催化性能 GaN/g-C3N4异质结 AlN/g-C3N4异质结 heterojunction first principle electronic structure optical property photocatalytic activity GaN/g-C3N4 heterojunction AlN/g-C3N4 heterojunction 
人工晶体学报
2022, 51(3): 450
作者单位
摘要
1 伊犁师范大学物理科学与技术学院,新疆凝聚态相变与微结构实验室,伊宁 835000
2 南京大学物理学院,固体微结构物理国家重点实验室,南京 210093
作为一种优良的半导体材料,GaN所具有的宽禁带导致其只能吸收可见光中的紫光,因此如何增加GaN材料对可见光的利用率是一个值得研究的问题,掺杂是解决这个问题常用的手段。本文利用第一性原理的方法对本征GaN,C单掺、Ti单掺、C-Ti共掺GaN四种体系的电子结构和光学性质做了计算和分析,结果表明:掺杂后的体系都具有良好的稳定性;掺杂后各体系的体积均增大,说明杂质的引入使体系晶格发生畸变,对光生空穴-电子对的分离有促进作用,进而提高材料的光催化性能;杂质元素的引入使体系能级发生劈裂,电子跃迁更加容易;掺杂后各体系的介电函数虚部主峰均向低能区移动,吸收谱均红移至可见光区域,其中共掺体系在蓝绿光区域的吸收系数最大,由此可以推测C-Ti共掺有助于提高GaN的光催化性能。
第一性原理 哈伯德U修正 掺杂 电子结构 光学性质 半导体 first-principle Hubbard U correction GaN GaN doping electronic structure optical property semiconductor 
人工晶体学报
2022, 51(1): 77
张丽丽 1,2孙树峰 1,2,*王茜 1,2张丰云 1,2[ ... ]张子宾 5
作者单位
摘要
1 青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东 青岛 266520
2 山东省激光绿色高效智能制造工程技术研究中心,山东 青岛 266520
3 中国矿业大学机电工程学院,江苏 徐州 221116
4 山东能源重装集团恒图科技有限公司,山东 泰安 271222
5 青岛国骐光电科技有限公司,山东 青岛 266109
激光微纳连接技术是实现微纳米结构、电子元器件批量化生产的基础,是微纳制造领域的关键技术。在简要介绍微纳连接技术的应用需求和主要技术方法的基础上,重点对微纳尺度的激光连接技术进行了分析和论述。首先介绍了激光连接技术的尺寸范围,然后根据其工艺特性的不同选取三种典型的激光微纳连接技术,即激光微焊接,微纳尺度的激光软钎焊和激光植球,分别论述该三种技术的加工原理及特点、工艺参数和应用现状。通过对激光微纳连接技术工艺参数的研究和应用现状的总结,探讨激光微纳连接技术在航空航天、微电子封装、医疗器件等领域的重要应用,并对激光微纳连接技术的发展方向和未来研究工作进行了总结。
激光光学 激光微纳连接 激光微焊接 激光软钎焊 激光植球 
激光与光电子学进展
2022, 59(3): 0300003

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