王聪 1杨飒 2段敏 3王子聪 1[ ... ]宋宇锋 3,*
作者单位
摘要
1 深圳大学物理与光电工程学院, 广东 深圳 518000
2 广东第二师范学院物理与信息工程学院, 广东 广州510303
3 深圳大学电子与信息工程学院, 广东 深圳 518000
作为一种新兴的二维材料,MXene是一种具有潜力的非线性光学材料,为此制备Nb2C纳米片并使用分光光度计测量其吸收谱。首先通过氢氟酸刻蚀和液相剥离来制备Nb2C纳米片,然后使用扫描电子显微镜来表征其形貌,最后通过实验对其进行讨论。实验结果表明,MXene所修饰的微纳光纤器件可以在通信波段实现四波混频现象,四波混频的转换效率增强5 dB;对于恒定的泵浦光,信号光的波长变化范围约为4 nm;当波长间隔为0.4 nm时,逐渐增加信号光和泵浦光的放大功率,则四波混频的转换效率会逐渐增加,转换效率和入射功率呈线性关系,转换效率并未出现饱和,为此其具有进一步提升的空间。
非线性光学 MXene 四波混频 
光学学报
2021, 41(14): 1419001
作者单位
摘要
广东第二师范学院物理与信息工程系, 广东 广州 510303
研究单层石墨烯的三阶非线性和光双稳态效应。通过理论分析和数值模拟,改变单层三阶非线性石墨烯的费米能级、弛豫时间、双光子吸收系数及温度条件,调制单层三阶非线性石墨烯光双稳态的阈值大小。单层三阶非线性石墨烯的费米能级越大,温度越高,则光双稳态的阈值越大;双光子吸收系数越大,双稳态的低阈值越大;弛豫时间和双光子吸收系数会明显地改变石墨烯结构的光透射率,而光透射率则对石墨烯材料自身温度不敏感。该结论可为设计各类微纳结构的光子器件如光开关和光传感等提供理论依据。
表面光学 石墨烯表面等离子体 三阶非线性效应 光双稳态 费米能级 
光学学报
2020, 40(6): 0624001
作者单位
摘要
广东第二师范学院物理与信息工程系, 广东 广州 510303
构建一种单层石墨烯条周期阵列结构,采用表面电流边界条件的时域有限差分法和耦合模理论对周期性阵列石墨烯条的光电特性进行研究。研究结果表明石墨烯阵列在中红外波段具有典型的表面等离子体双共振效应,周期性阵列结构可增强石墨烯表面等离子体局域场的共振效应。对石墨烯表面等离子体共振模式的谐振波长、电场能量、衰减率和寿命进行分析,仿真结果表明:当石墨烯费米能级从0.4 eV上升到0.8 eV时,可实现谐振波长从16.81 μm到11.13 μm的调谐;当石墨烯载流子迁移率从0.1 m 2·(V· s) -1变化到1.0 m 2·(V·s) -1时,可实现等离子体寿命从21 fs到223 fs的调控;当覆盖物折射率从1变化到2时,品质因数从0.14非线性地上升到0.19。该研究的方法和结论可以为石墨烯等离子体器件的设计提供参考。
表面光学 表面等离激元 表面电流边界 石墨烯 
光学学报
2019, 39(11): 1124001
作者单位
摘要
1 广东第二师范学院物理系, 广东 广州 510310
2 中山大学信息科学与技术学院, 广东 广州 510310
考虑到随机测量矩阵存在硬件上存在无法实现的缺陷,结合压缩感知的稀疏投影理论,提出了基于多项式确定性矩阵的尺度不变特征变换(SIFT)医学图像配准算法。通过增加方向梯度数提高特征向量的有效性,利用测量数为7的多项式确定性矩阵对关键点特征向量进行降维,用欧式距离作为特征向量匹配的相似性度量,kd数据结构避免穷举。实验结果表明,该算法和传统SIFT算法及几种改进的SIFT算法相比,配准性能有了显著提高,同时确定性矩阵有利于图像配准系统的硬件实现。
图像处理 图像配准 压缩感知 特征提取 多项式确定性矩阵 
激光与光电子学进展
2016, 53(8): 081002
杨飒 1,*郑志硕 1,2
作者单位
摘要
1 广东第二师范学院物理系, 广东 广州 510310
2 华南理工大学计算机科学与工程学院, 广东 广州 510640
针对尺度不变特征变换 (Scale-invariant feature transform, SIFT) 算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一 种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征 向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采 用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF) 数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存 在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。
图像处理 图像配准 尺度不变特征变换 特征提取 稀疏随机投影 image processing image registration scale-invariant feature transform feature extraction sparse random projection 
量子电子学报
2015, 32(3): 283
作者单位
摘要
1 广东第二师范学院物理系, 广东 广州 510310
2 华南理工大学电子与信息学院, 广东 广州 510640
尺度不变特征变换(SIFT)算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健,使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高,算法计算复杂的问题,提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法,该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中,即SRP-SIFT,用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取,再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验,实验结果表明,SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能优于传统SIFT算法,配准效率与几种改进的SIFT算法相当,但运算速度比传统SIFT算法和几种改进的SIFT算法有明显提高。
图像处理 尺度不变特征变换 压缩感知 特征提取 稀疏随机投影 
光学学报
2014, 34(11): 1110001

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