1 北京工业大学 材料与制造学部 激光工程研究院，北京 100124
2 北京工业大学 北京激光应用技术研究中心，北京 100124
光纤-固体混合放大技术能够将光纤激光器和固体放大器的优势结合，获得结构紧凑、成本低廉的高功率超短脉冲激光。因此，实验设计了基于掺镱光纤-固体混合放大技术的高平均功率超短脉冲激光器。该激光器主要由全光纤结构激光器和两级固体放大器组成，第一级为基于Yb: YAG单晶光纤的固体放大器，第二级为基于无侧面抛光的棒状Yb: YAG晶体的主放大器。超短脉冲全光纤前端平均输出功率为6.5 W，重复频率52.9 MHz，脉冲宽度47.5 ps。第一级单晶光纤放大器采用单通放大形式，在反向泵浦功率182 W时获得40 W的平均功率。第二级固体放大器同样为单通放大，在反向泵浦功率307 W时获得平均功率122.9 W的超短脉冲激光输出，滤除热退偏激光后获得了107.3 W的线偏振超短脉冲激光，对应斜效率为26.1%。此时测得脉冲宽度为12.1 ps，中心波长为1 030.6 nm，光谱宽度为2.4 nm。在最大输出功率107.3 W时，测得水平和垂直方向的光束质量因子Mx2=1.45，My2=1.20。
激光放大器 超短脉冲 混合放大 laser amplifier ultrashort pulse hybrid amplification 红外与激光工程
2022, 51(6): 20210442
兰州交通大学电子与信息工程学院, 兰州 730000
针对目前图像超分辨率重建算法在提取图像信息时过于单一地累加卷积层导致的深层网络梯度消失和图像信息丢失的问题, 提出了一种基于多尺度与残差网络的图像超分辨率重建算法。该算法使用多尺度密集连接的卷积核代替单一累加的卷积核, 充分提取输入低分辨率图像信息并实现通道特征维度的复用; 利用残差网络, 多层次地对丢失图像信息进行补充并对深层网络模型的梯度问题实现了抑制, 在反向传播的过程中帮助全网络模型自适应地完成对权重更新; 最后以非线性映射的方式输出最终重建图像。实验表明, 所提算法在测试集上的峰值信噪比和结构相似性与对比算法相比均有所提升; 在与目前主流算法对比中获得了细节信息更加丰富、边缘纹理更加清晰的重建图像。
图像处理 神经网络 多尺度特征 密集连接 残差网络 image processing neural network multi-scale feature dense connection residual network
1 郑州大学 中原网络安全研究院，郑州 450001
2 战略支援部队信息工程大学 数据与目标工程学院，郑州 450001
提出了一种基于并联马赫-曾德尔调制器的无滤波16倍频毫米波信号生成方案。该方案利用并联的马赫-曾德尔调制器和光移相器产生8阶光边带，通过光电探测器拍频得到16倍频毫米波信号。针对调制器消光比理想和不理想两种情况，理论推导了消光比分别为35 dB和100 dB下的抑制光载波及4阶光边带，产生8阶光边带信号，并通过仿真验证理论推导的正确性。根据仿真结果分析了调制指数偏移，电、光移相器相位偏移，光衰减器衰减值偏移等各种非理想参数对系统的影响，以及激光器线宽与接收功率的关系。结果表明：在方案产生的16倍频毫米波信号上调制2.5 Gbit/s的基带信号，系统传输距离5 km、10 km、15 km时损耗功率分别为0.35 dBm、0.55 dBm和2 dBm，传输损耗较小；线宽为10 MHz时接收功率为-22.6 dBm，线宽为20 MHz、30 MHz和40 MHz时功率损耗分别为0.1 dBm、0.25 dBm和0.6 dBm。
毫米波信号 马赫-曾德尔调制器 并联 16倍频 无滤波 Millimeter wave signal Mach-Zehnder modulator Parallel 16-tupling Filterless 光子学报
2021, 50(11): 1106003
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
在有雾气的环境下,户外采集到的图像容易出现对比度低、细节丢失等问题。针对该问题,提出了多尺度Retinex(MSR)理论结合小波变换的图像融合算法对雾天图像进行恢复。首先,用MSR算法对采集到的雾天图像进行增强处理,之后采用‘db5’小波基对雾天图像与增强图像的亮度分量V进行融合处理,并对雾天图像的饱和分量进行约束,最后合成去雾图像。设置阈值,用小波变换对雾浓度相对较大的雾天图像进行二次迭代融合去除残雾。实验结果表明,所提算法可有效恢复不同浓度的雾天图像,去雾后的图像可增强暗区细节、增强图像色彩、丰富图像信息。小波融合的使用保留了更多图像信息,使图像色彩丰富自然、整体平滑,融合图像具有良好的复原效果。
图像处理 多尺度Retinex 小波变换 二次融合 图像增强 激光与光电子学进展
2021, 58(20): 2010018
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
突发性人群聚集会给人们的人身安全带来隐患,因此,对高风险区域进行有效的人群计数具有重要意义。针对多列神经网络结构臃肿、冗余信息多及耗时长等问题,提出了一种基于单列深度时空卷积神经网络的人群计数模型,并对模型进行改进,以满足视频图像计数的需要。首先,在全卷积神经网络(FCN)中加入空洞卷积和跳级连接特征融合,以提高网络提取特征的能力。然后,为了减少视频监控产生的角度畸变对计数结果的影响,在长短期记忆(LSTM)网络结构中加入空间变换模块;为了提高网络计数结果的精确性,用残差连接方式连接改进的FCN和关联时序的LSTM网络。最后,在UCSD、Mall和自建人群数据集上分别进行测试,结果表明,相比其他模型,本模型的人群计数准确性和鲁棒性更好。
图像处理 神经网络 人群计数 深度时空网络 空洞卷积 空间变换 激光与光电子学进展
2021, 58(8): 0810011
1 北京工业大学材料与制造学部激光工程研究院, 北京 100124
2 北京工业大学北京激光应用技术研究中心, 北京 100124
高功率超短脉冲激光器在工业、科研和**等领域有着广泛应用。光纤-固体混合放大技术将光纤激光器的光束质量好、单程增益大、散热性好等优势和单晶光纤/棒状(块状)固体放大器的脉冲峰值功率高、非线性效应弱等优势结合,是实现结构紧凑、稳定性好、成本低的高峰值功率、大能量超短脉冲激光器的有效手段。总结了近年来1 μm波段掺镱光纤激光器、光子晶体光纤放大器、单晶光纤放大器和棒状(块状)固体放大器的国内外研究进展,重点介绍了本课题组在高功率超短脉冲光纤激光器、光子晶体光纤与固体放大器等领域的工作,同时探讨并展望了光纤-固体混合放大技术未来的发展方向。
激光器 激光放大器 超短脉冲 光纤-固体混合放大 高峰值功率
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
针对传统去雾算法需要人工提取特征,对比度低、信噪比低等问题,提出一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾算法。利用卷积神经网络算法模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理,实现自动提取特征。算法采用直接从雾天图像到清晰无雾图像映射的学习方式,该映射由特征提取、多尺度特征融合和浅层深层特征融合联合实现。多尺度特征融合提升网络对图像细节的重建,浅层深层特征融合则将浅层卷积得到的轮廓信息和深层卷积得到的细节信息进行融合,提升去雾重建的整体效果。实验结果表明,相比于单一尺度网络,多特征融合网络的峰值信噪比提高了1.280 dB。本文算法对自然雾天图像去雾效果明显,细节信息和对比度均优于其他算法,为去雾方法的研究提供了新思路。
图像处理 去雾重建 卷积神经网络 多尺度特征融合 激光与光电子学进展
2018, 55(3): 031012
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
为提升水下图像的视觉效果,提出了基于红色暗通道先验(RDCP)和逆滤波的水下图像复原算法。该算法首先简化Jaffe-McGlamery水下光学成像模型,在此基础上,利用RDCP消除水下成像过程中后向散射引起的图像雾化效果;然后结合各通道透射率图与光学传递函数的数学关系,采用逆滤波去除前向散射分量;最后采用基于高斯分布的线性拉伸提高图像对比度。使用该算法与几种主流的水下图像处理算法对多种水下环境拍摄得到的图像进行处理,并计算信息熵等客观评价指标。实验结果表明,该算法能够更好地平衡图像的色度、对比度及饱和度,视觉效果更接近自然场景下的图像。
图像处理 水下成像 暗通道先验 图像逆滤波 质量评价 激光与光电子学进展
2018, 55(2): 021009
交通标志识别(TSR)系统是智能交通系统的重要研究方向。道路交通环境复杂、交通标志数据库规模庞大等因素导致在设计TSR系统可行性方案时必须考虑计算复杂度和识别率。提出了一种高效且快速的基于改进主成分分析(PCA)法和极限学习机(ELM)的TSR算法, 被称为PCA-HOG。该算法首先提取交通标志数据库中每个交通标志的梯度方向直方图(HOG)特征, 利用改进PCA算法对提取出的HOG特征进行降维处理, 之后利用降维后的HOG特征进行ELM模型训练, 利用经过训练的ELM模型识别测试图片。实验结果表明, 基于PCA-HOG和ELM模型的交通标志识别算法获得的计算复杂度低, 图像识别率可达97.69%。
图像处理 交通标志识别 特征提取 主成分分析降维 极限学习机 激光与光电子学进展
2017, 54(2): 021001
1 山东科技大学理学院， 山东 青岛 266510
2 山东科技大学信息与电气工程学院， 山东 青岛 266510
文章提供了一种背光模式转换电路，用于LED液晶显示装置，包括PWM控制电路和电流控制电路两部分。通过文中的电路设计方案，可以实现对背光的控制，完成LED液晶显示装置显示模式的切换，满足用户在多种显示模式下的观看需求。
背光控制 脉宽调制控制 电流控制 模式转换 backlight control PWM control current control pattern conversion
