1 中国科学院西安光学精密机械研究所,西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100039
针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次,对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像,统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量,数量小的候选BLOB区域为主激光目标,数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后,对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像,从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列,搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时,待识别图像为模拟光目标;当4个方向的相关系数都小于0.95时,待识别图像为主激光目标;否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明:提出的双光学目标识别算法,不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标,误差小于3个像素,处理时间小于1 s,而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标,满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。
光路对接准直 BLOB区域 边缘特征分析 双光学目标识别 粘连图像识别 Optical path docking collimation BLOB region Edge feature analysis Dual optical target recognition Adhesion image recognition
中国科学院西安光学精密机械研究所先进光学仪器研究室,陕西 西安 710119
针对基于旁瓣光束衍射反演的强激光远场焦斑测量无法提取旁瓣图像更外围最小可测信号的问题,笔者提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的旁瓣弱光信号区域波峰参数检测方法。采取的主要优化措施为:首先,将旁瓣图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量,构建一个9维数据立方体,选择主成分分析变换后的第1维数据为NVPCA图像;其次,通过角度变换转化检测对象,检测所有方向上一维旁瓣曲线的各个波峰参数,获得旁瓣弱光信号区域能量的量化分布;然后,搜索每个旁瓣波峰在所有方向上的极大值位置点,连接对应位置点生成每个旁瓣波峰的极大值圆环,计算各极大值圆环的灰度均值;最后,选择大于局域对比度方法(LCM)目标分离阈值且最小的极大值圆环的灰度均值作为整个旁瓣光束的最小可测信号。实验结果表明,采用基于NVPCA图像增强的旁瓣弱光信号检测方法能够从旁瓣图像的第5波峰环分离和提取最小可测信号,动态范围比值提升至原来的1.528倍,各旁瓣波峰参数满足精度要求,为未来大型激光装置强激光远场的精确测量奠定了基础。
远场测量 邻域向量主成分分析 旁瓣光束衍射反演 角度变换 旁瓣波峰参数检测
1 中国科学院西安光学精密机械研究所先进光学仪器研究室,陕西 西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100049
3 西安市高功率激光测量技术与仪器重点实验室,陕西 西安 710119
为了解决区域法在四波横向剪切干涉波前重构过程中噪声误差沿积分路径累积影响波前重构精度的问题,本文提出了一种路径导引的四波横向剪切干涉波前重构方法。首先分析了噪声环境下无积分路径导引的区域法波前重构存在噪声误差累积的缺陷,然后在此基础上建立了基于差分相位导数偏差的积分路径评价图模型,并给出了基于积分路径导引的波前重构算法流程。为了验证所提方法的有效性,本文进行了理论仿真研究,结果表明在不同信噪比噪声下所提方法能有效地阻止噪声误差的传播和累积。搭建了基于纯相位型液晶空间光调制器的实验验证装置,实验结果表明:所提方法重构波前与理论波前残差的RMS相比无积分路径导引区域法重构波前与理论波前残差的RMS降低了39.7%,且所提方法重构波前PV值与理论波前PV值的偏差相对无积分路径导引区域法重构波前PV值与理论波前PV值的偏差减小了1.6943λ。所提方法可为提高噪声环境下四波横向剪切干涉波前重构精度提供一种有效方法。
测量 波前重构 路径导引 四波横向剪切干涉 差分相位 中国激光
2023, 50(18): 1804003
红外与激光工程
2023, 52(1): 20220281
光子学报
2022, 51(11): 1114006
1 中国科学院西安光学精密机械研究所先进光学仪器研究室,陕西 西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100049
为了实现激光远场焦斑的高精度测量,提出一种基于多步相位恢复的激光远场焦斑测量方法。理论推导了基于多步相位恢复的激光远场焦斑重构模型,其中为了解决焦斑计算中出现的欠采样问题,引入了线性调频z变换(CZT)技术,相较于传统的快速傅里叶变换(FFT)补零计算,此方法避免了计算冗余。同时,提出一种基于多步相位恢复的激光远场焦斑重构算法,并仿真分析了扫描步长和探测位置数对所提方法收敛性的影响,确定了最佳扫描步长和探测位置数。为了验证所提方法的有效性,搭建了基于纯相位型液晶空间光调制器(SLM)的实验验证装置,实验结果和理论值的相关系数为0.9976。同时,所提方法与传统长焦距透镜成像法相比,测量精度更高,可为激光远场焦斑高精度测量提供一种技术手段。
测量 激光 远场焦斑 相位恢复 线性调频z变换
中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安710119
针对基于纹影的高动态范围远场焦斑测量数学模型没有考虑噪声对测量结果影响的缺点,本文对基于纹影的远场焦斑测量方法从三个方面进行优化.首先,改进基于纹影的远场焦斑测量数学模型,将噪声作为影响实验结果的重要因素引入数学模型中,使该数学模型和真实的实验环境相匹配,提高了该数学模型的实用性和理论支撑作用;其次,将基于卷积神经网络的去噪算法(DnCNN)引入主瓣和旁瓣CCD图像去噪处理中,并改进该去噪算法存在的不足,使得能够有效去除主瓣和旁瓣12位图像、不同级别(0~75 dB)的噪声;最后,完整仿真了远场焦斑测量实验的全过程,包括分光、衰减、加噪声、纹影小球遮挡、去噪、衰减倍率放大、焦斑重构等,获得了有效的焦斑重构实验结果,其中重构焦斑图像和理论焦斑图像的相关系数为0.998 9,重构焦斑动态范围与理论焦斑动态范围之间误差为3.22%.仿真实验结果表明,通过该数学模型和DnCNN去噪算法的改进措施,验证了改进的数学模型必要性和DnCNN去噪算法在提高重构焦斑二维分布和动态范围精度方面的优越性能,提高了基于纹影的高动态范围远场焦斑测量的可信度,满足了高动态范围远场焦斑测量对于精度和效率的要求.
远场焦斑测量 纹影法 焦斑重构 DnCNN 去噪方法 Measurement of far-field focal spot Schlieren method Reconstruct of focal-spot DnCNN Denoising method
中国科学院 西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
为了解决局域对比度方法(LCM)无法检测局部亮区损伤目标和分离效率低的问题, 本文提出了基于邻域向量内积局部对比度图像增强的光学元件损伤目标检测方法。首先, 将图像中的每一个点的3×3邻域生成一个9维邻域向量, 并将邻域内的最大值扩展成一个9维度极值向量, 计算邻域向量与极值向量的内积; 其次, 计算每个像素的邻域向量内积对比度值(NVDC); 然后, 计算每个像素的邻域向量内积局部对比度, 即在一个较大的区域内(5×5)搜索当前像素所有邻域向量内积对比度的最大值, 作为当前像素的邻域向量内积局部对比度值(NVDLC); 最后, 对NVDLC图像进行二值化和目标分离。实验结果表明, 通过本文的增强方法使得损伤图像的信噪比从3.775提高到12.445, 损伤目标信号得到极大的增强。在经过邻域向量内积局部对比度方法图像增强后, 能够直接使用自适应阈值公式将小于2 pixel的损伤目标从背景中分离出来, 满足了弱对比度损伤目标检测对于精度和效率的要求。
损伤检测 图像增强 临域向量 局域对比度方法 邻域向量内积对比度 damage detection image enhancement neighborhood vector Local Contrast Method(LCM) Neighborhood Vector Dot Contrast(NVDC) 光学 精密工程
2019, 27(12): 2668
1 中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安 710119
2 中国工程物理研究院 激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900
提出了基于邻域向量主成分分析(NVPCA)图像增强的弱小损伤目标检测方法.该方法将损伤图像中的每个像素和它的8邻域像素看作一个列向量参加运算, 由每个像素生成的所有列向量构建一个9维的数据立方体, 通过PCA变换后中间像素和邻域像素之间不相关, 消除小目标和邻域像素之间的相关性, 这样9维数据立方体的主要信息将集中在第一维, 则变换后的第一维数据为NVPCA图像.另外, 使用局域对比度法对NVPCA图像再一次进行处理后, 获得了较好的图像增强效果.最后, 使用区域增长法将损伤目标从背景中分离出来.实验结果表明, 该方法能够检测损伤大小为1个像素和处于局部亮区的损伤目标, 满足了在线光学元件损伤检测光学系统对于损伤目标精度的要求.
邻域向量主成分分析 局域对比度方法 损伤目标检测 图像增强 区域生长法 Neighborhood vector principal component analysis Local contrast method Defect target detection Image enhancement Region growing method