1 南昌理工学院电子与信息学院，江西 南昌 330013
2 海南科技职业大学机电工程学院，海南 海口571126
为进一步提高室外场景无人机深度测量值的精度，提出了基于激光传感器的双目无人机室外场景视觉深度估计方法。利用回波信号方程分解无人机的回波脉冲信号，解决激光传感器接收回波信号时出现的叠加回波问题。依据激光传感器中的激光成像原理，对无人机的回波信号进行小目标检测成像，解决了因邻近目标波形覆盖难以提取小目标的问题。利用反向卷积神经网络重构图像网络，重新设定Skip的作用域用来无缝拼接提取到的图像特征，以此实现双目无人机室外场景的视觉深度估计。试验结果表明，运用该方法估计室外场景深度时，检测到深度测量值与标准测量曲线相近，视差像素比例可以维持在50%以上，且深度估计的评价均优于对比方法。
激光传感器 双目无人机 室外场景 视觉深度估计 激光成像 laser sensor binocular drone outdoor scene visual depth estimation laser imaging
1 国防科技大学 电子对抗学院，安徽 合肥 230037
2 国防科技大学 脉冲功率激光技术国家重点实验室，安徽 合肥 230037
3 国防科技大学 电子制约技术安徽省重点实验室，安徽 合肥 230037
4 合肥综合性国家科学中心 信息安全研究中心，安徽 合肥 230037
激光成像在多个领域中应用广泛，其成像时包含一系列的信号和信息处理过程，会对成像质量造成关键性的影响，并在成像信息运用的过程中起着关键性作用。文中主要针对典型激光成像处理技术进行综述性研究。首先，讨论了典型成像体制的激光成像处理技术特征，按照信号处理和信息处理两个阶段归纳了主要的共性处理方法和内容。其次，分析了激光信号去噪、辐射与几何校正和激光点云处理技术，激光测距、图像重建、目标检测的信息处理技术的发展现状，研究了典型处理技术特别是基于深度学习的激光成像智能处理技术的实现过程。最后，分析了激光成像处理技术的发展需求和未来发展方向，希望能对激光成像的相关研究带来一定的参考作用。
激光成像 信号处理 信息处理 点云处理 深度学习 laser imaging signal processing information processing point cloud processing deep learning 红外与激光工程
2023, 52(6): 20230169
1 中国空空导弹研究院，河南 洛阳 471000
2 机电动态控制重点实验室，陕西 西安 710000
激光成像技术能获得精细化的空间信息，在解决超低空海洋环境背景下的目标探测与识别时具有独特的优势。文中基于海谱波动模型和激光海面回波反射特征的模拟，仿真分析了探测系统的视场角和入射角参数对海面回波特征的影响，对比分析了宽视场和窄视场在不同海况下的激光回波特征，并对比窄视场成像探测系统对目标反射和海面反射的空间分布差异。提出了一种数字化阵列激光扫描成像探测系统，该系统通过电控阵列激光分时高速工作可实现周向360°的固态扫描探测，并通过高速AD采样获取数字化的回波幅度和距离阵列。针对弹目高速交会的工作特点，提出了帧内判定，帧间累积的低空海背景目标识别方法。该方法通过直通滤波、数学形态学滤波、目标形态特征等方法能快速滤除海背景杂波，保证弹载探测识别的实时性和可靠性要求。通过不同交会条件的仿真验证，该方法对不同海况下的识别准确率的平均值为96.9%。
激光引信 激光成像 抗干扰 点云特征识别 laser fuze laser imaging anti-interference point cloud feature recognition 红外与激光工程
2023, 52(4): 20220548
中国民航大学 电子信息与自动化学院, 天津 300300
红外图像作为信息传递的重要载体, 受到红外焦平面阵列探测单元响应差异和读出电路的不均匀性的影响, 易出现条纹噪声, 不利于后续的分析研究。为了提高卷积神经网络去除条纹噪声的结果, 提出了基于小波空洞残差U-Net的红外图像去条纹噪声方法。该网络首先通过Haar离散小波变换将条纹噪声图像分解为垂直分量、对角分量、水平分量和低频分量; 依次通过初步去噪和精细去噪网络学习噪声图像与条纹噪声之间的映射; 再从输入分量中去除噪声分量以获取去条纹噪声分量; 利用逆Haar离散小波变换重构去噪图像。实验结果表明, 该方法可以有效去除条纹噪声, 保护图像细节。
激光成像 红外图像 去条纹噪声 神经网络 laser imaging infrared images stripe noise removal neural network
1 中国空空导弹研究院，河南 洛阳 471009
2 机电动态控制重点实验室，陕西 西安 710065
针对激光引信易受云雾等气溶胶环境的干扰问题，提出了一种基于阵列激光波形特征识别的抗干扰方法。根据脉冲激光在气溶胶环境的散射特性，理论分析了发射脉冲宽度以及视场角对系统在干扰环境中目标识别的影响，仿真了目标处于干扰环境中的波形时域特征，并通过实验样机对仿真结果进行实测验证。基于回波波形特征，设计了一种窄视场阵列激光回波特征数字化识别的探测系统方案，并通过虚拟样机仿真技术获取了2°分辨率的目标和云雾的回波阵列数据。数据分析结果表明，由于目标形体和云雾弥散体的物理差异，目标回波阵列的能量方差极值及均值都大于云雾，通过设定帧内回波阵列的能量方差的阈值和帧间方差累计的方法能有效提升激光引信抗干扰性能。文中的仿真和实测结果都为基于阵列激光波形识别的抗干扰方法的有效性提供了理论和实验依据。
激光引信 抗干扰 激光成像 波形特征识别 laser fuze anti-interference laser imaging waveform feature recognition 红外与激光工程
2022, 51(9): 20210837
1 福建农林大学交通与土木工程学院，福建 福州 350100
2 福建省高速技术咨询有限责任公司，福建 福州 350001
3 南京工业大学交通运输工程学院，江苏 南京 211816
固定模式噪声（fixed pattern noise，FPN）是CMOS（互补金属氧化物半导体）图像传感器中一种常见的噪声，该噪声会对相机成像质量产生很大的影响。为提高道路病害检测图像的质量，提出基于组合滤波的CMOS图像传感器固定模式噪声去除算法。首先使用均值滤波提取出CMOS传感器相机固定模式噪声的空间分布特征。随后使用提出的线性滤波方式去除绝大部分固定模式噪声。最后使用非线性滤波方式去除椒盐噪声。测试结果表明，经过该算法处理后，3组测试图像的峰值信噪比（PSNR）在28.75～32.50之间，图像均方差由处理之前的9.66～11.28降至处理之后的5.45～7.59，处理后的图像均方差相比处理之前降低了27.68%～43.61%不等。该算法有效地降低CMOS传感器相机中固定模式噪声对图像质量的影响，同时较好地保留道路病害图像的主要纹理特征，并且相对于传统的对CMOS传感器相机标定方法具有更高的实用性。
激光成像 固定模式噪声 CMOS图像传感器 线性滤波 非线性滤波 laser imaging fixed pattern noise CMOS image sensor linear filtering nonlinear filtering
1 重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室，重庆 400054
2 上海交通大学核科学与工程学院，上海 200240
针对核反应堆热工设计与建模中堆芯气液两相流参数的测算需求，研究了一种基于激光成像的气泡群特征测量方法。在透明模型堆芯外部使用平面激光照射两相流形成横向探测截面，通过高速摄影获取气泡群在该截面处的前向光散射图像，利用圆度值分类法和优化的快速径向对称变换图形分割算法对图像进行处理，有效降低了气泡影像重叠引入的面积计算误差。基于气泡“断层轮廓-速度-形态”的约束关系，完成了气泡垂直速度的求解，最终所提方法实现了瞬时截面含气率测量、截面含气率均值成像、气泡三维形态重建和平均粒径分布计算。
图像处理 激光成像 棒束通道 图像分析 含气率 光学学报
2022, 42(15): 1510001
华中科技大学 光学与电子信息学院, 武汉 430074
粒径测量技术广泛应用于能源、材料、医药、化工、冶金、电子、机械、轻工、建筑等诸多领域, 对于改善产品质量、提高生产效率、降低能源消耗、实现精准医疗、监测环境污染等具有十分重要的意义。基于光学原理的粒径测量方法具有响应速度快、粒径测量范围可达纳米级等优势, 但也存在一些问题, 需要不断完善。总结了基于光学原理的3类粒径测量方法, 即显微镜法、光散射法、激光成像法; 介绍了各种方法的测量原理和应用领域, 对比分析了不同粒径测量方法的测量范围和优缺点。在此基础上对粒径测量方法的发展方向进行了展望。
激光技术 粒径测量 显微镜 光散射 激光成像 laser technique particle size measurement microscope light scattering laser imaging
