1 河北公安警察职业学院警务科研处, 河北 石家庄 050091
2 河北交通职业技术学院经济管理系, 河北 石家庄 050091
3 识途科技(广州)有限责任公司, 广东 广州 511458
根据胃镜下的肿瘤特征,利用基于加速稳健特征(SURF)的模板匹配跟踪算法对肿瘤进行跟踪,通过去除特征点的误匹配点,提高了跟踪定位精度。在基于SURF的匹配跟踪算法中,利用匹配特征点的聚类中心及包围特征点的最小圆位置,测量了每帧跟踪效果。对两组胃窥镜下病灶的视频帧进行跟踪实验,结果表明,改进的基于SURF的匹配跟踪算法具有较好的稳定性和跟踪精度。
机器视觉 加速稳健特征 模板匹配 肿瘤 跟踪 激光与光电子学进展
2019, 56(7): 071504
马鹏程 1,2孙思维 1,2,3,*刘丰满 1,2,3薛海韵 1,2,3[ ... ]曹立强 1,2,3
1 中国科学院微电子研究所, 北京 100029
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 华进半导体封装先导技术研发中心有限公司, 江苏 无锡 214135
光电探测器作为光通信系统的核心器件之一, 其性能对通信质量起着决定性的作用。随着光通信数据量的剧增, 传统的光电探测器已经不能满足需求。文章提出一种集成氮化硅波导的高性能硅基锗单行载流子光电探测器。借助Lumerical FDTD和DEVICE软件进行建模仿真, 通过对波导结构以及探测器尺寸进行设计, 最终该结构在1 550 nm波长和-1 V偏压下, 响应度高达0.97 A/W, 光电流线性输出>30 mA, 3 dB带宽高达28 GHz。
光通信 氮化硅波导 硅基锗 单行载流子光电探测器 optical communication Si3N4 waveguide silicon based germanium Uni-Traveling-Carrier PhotoDetector (UTC-PD) 
Author Affiliations
Abstract
1 School of Physics and Electronic Electrical Engineering, Huaiyin Normal University, Huaian 223001, China
2 School of Science, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
The apatite compound Ca4La6(SiO4)4(PO4)2O2 (CLSPO) was explored as the host material for phosphors used in white light-emitting diodes (wLEDs). The crystal structure of the CLSPO host prepared by the solid-state reaction method was investigated with Rietveld refinement. The rare earth ions (Eu3+/ Tb3+/Ce3+, Tb3+/Tb3+, Mn2+) activated CLSPO phosphors were synthesized, and their photoluminescence properties, quantum yields, as well as thermal stabilities, were studied. Under near-ultraviolet excitations, the Eu3+ and Tb3+-doped CLSPO compounds exhibited red and green emissions with high luminescence efficiencies. Besides, tunable emissions from green to orange were obtained by introducing Mn2+ ions into the Tb3+-doped CLSPO samples. The results showed that the phosphors studied may have potential applications for wLEDs.
160.4760 Optical properties 230.3670 Light-emitting diodes 300.6170 Spectra Chinese Optics Letters
2019, 17(5): 051602
1 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 中国科学院自动化研究所, 北京 100190
3 清华大学信息学院, 北京 100049
针对传统双目以及多目在处理遮挡和弱纹理区域匹配效果差、稳健性低的问题，提出了一种基于极平面图像（EPI）对复杂、精细场景进行深度重建的算法。根据EPI 特殊的线性结构，提出一种交叉检测模型，有效地计算出EPI轮廓边缘，并将指数距离度量函数和距离权重系数相结合，得到轮廓边缘的深度。对于内部平坦区域，利用求得的深度作为先验，通过先验似然扩散策略将深度扩散到整个区域。整个算法在局部进行，不但保存了精确的轮廓边缘，同时也保证了无纹理区域深度的平滑性。测试结果表明，该算法在重建速度及质量上均优于原始方法。
机器视觉 光场 深度重建 先验似然 交叉检测
