Author Affiliations
Abstract
1 Applied Physics Division, Soreq NRC, Yavne, Israel
2 Applied Physics Institute, The Hebrew University, The Edmond J. Safra Campus - Givat Ram, Jerusalem, Israel
Here we report on a simple-to-implement and cost-effective approach for laser pulse contrast enhancement, based on the ${\chi}^{(3)}$ nonlinear self-focusing effect. An intentionally induced and gently controlled self-focusing in a thin glass transforms the time-dependent intensity into variation in beam divergence. Followed by a spatial discriminating filter, only the strongly focused fraction traverses the setup, at the expense of efficiency. A numerical model, accounting for the pulse and material parameters via a Gaussian ABCD matrix, provides an estimate for the instantaneous beam waist and transmission efficiency, which enables us to evaluate the resulting contrast enhancement. The estimated contrast enhancement spans between 0.5 and 2.5 orders of magnitude, in conjunction with approximately 25%–90% estimated efficiency, depending on the pulse parameters. In a preliminary experiment we demonstrated the effect with 10s-μJ sub GW regime with approximately 40 $\%$ efficiency and a contrast improvement of more than or equal to 20 dB.
nonlinear optics pulse contrast self-focusing ultrafast laser High Power Laser Science and Engineering
2024, 12(2): 02000e18
1 中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209
2 中国科学院光场调控科学技术全国重点实验室，四川 成都 610209
3 中国科学院大学电子电气与通信工程学院，北京 100049
4 中国科学院大学光电学院，北京 100049
针对水下图像因成像环境造成的色彩失真、对比度下降、模糊等问题，提出一种自适应水下图像增强算法。首先，基于Lab色彩空间的局部色偏和全局色偏对衰减颜色进行色彩补偿，再利用灰度世界算法恢复水下图像的色彩平衡。其次，使用自动色阶和伽马校正方法调整各通道信息，以获得高动态范围、高照度的图像。最后，通过反锐化掩膜方法获得高频信息并增强图像细节，从而获得清晰的水下图像。所提算法利用图像的色偏、均方差等统计信息，实现了自适应处理。实验结果表明，所提算法能有效去除水下图像色偏，提高图像对比度与清晰度，提升视觉效果。较之其他算法，其在处理效果及时间上均有优势。
图像处理 水下图像增强 色彩校正 对比度提升 细节增强 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0837001
Author Affiliations
Abstract
1 Department of Pain Management, The First Affiliated Hospital, Jinan University, Guang Zhou, Guangdong 510630, P. R. China
2 Department of Pain Management, The First People’s Hospital of Foshan, Foshan City, Guangdong 528000, P. R. China
Temporary spinal cord stimulation (tSCS) can effectively reduce the pain and severity of postherpetic neuralgia (PHN). However, there are no effective and objective methods for predicting the effects of tSCS on PHN. Laser speckle contrast imaging (LSCI) is frequently used in neurology to evaluate the effectiveness of treatment. To assess the accuracy of LSCI in predicting the impact of tSCS on PHN, 14 adult patients receiving tSCS treatments for spinal nerve-innervated (C6-T2) PHN participated in this observational study. Visual analog scale (VAS) assessments and LSCI blood flow images of the fingers were recorded after the tSCS procedure. The results showed that the VAS scores of all patients decreased significantly. Moreover, the blood flow index (BFI) values were significantly higher than they were before the procedure. Increased blood flow and pain alleviation were positively correlated. The findings indicated that spinal nerve PHN (C6-T2) was significantly reduced by tSCS. Pain alleviation by tSCS was positively correlated with increased blood flow in the hand. The effect of tSCS on PHN may thus be predicted using an independent and consistent indicator such as LSCI.
Laser speckle contrast imaging temporary spinal cord stimulation postherpetic neuralgia Journal of Innovative Optical Health Sciences
2024, 17(1): 2350014
1 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳 110016
2 中国科学院机器人与智能制造创新研究院，辽宁 沈阳 110016
3 中国科学院大学，北京 100049
由于水体对光的吸收和散射作用，水下图像普遍存在颜色失真和细节模糊这两种退化问题。为了得到色彩鲜明、细节清晰的水下图像，提出了一个基于多尺度注意力和对比学习的水下图像增强算法模型。该模型采用编码-解码结构作为基础框架，为了提取到更细粒度的特征，在编码部分设计了一个多尺度通道像素注意力模块，利用3个并行支路提取图像中不同层次的特征，然后将3条支路提取的特征进行融合输入到下一层编码器以及对应的解码层，提高网络特征提取以及细节增强的能力。最后，为了进一步提高增强图像的质量，引入对比学习训练网络。大量实验证明，本文算法增强后的图像色彩鲜明且细节信息保留较好。峰值信噪比和结构相似性指标的平均值最高可达到25.46和0.8946，与其他方法相比至少提高了4.4%和2.8%；水下彩色图像质量指标和信息熵的平均值最高为0.5802和7.6668，与其他方法相比均至少提高了2%；特征点匹配平均比原始图像多24个。
图像增强 注意力 多尺度 对比学习 激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0437008
1 北京理工大学光电学院北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心，北京 100081
2 北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081
3 北京理工大学光电学院信息光子技术工信部重点实验室，北京 100081
相位是光场信息的重要组成部分。在光学显微成像领域，大部分生物细胞对光的吸收较弱，传统的亮场显微无法准确地表征细胞的结构特征，因此相位成像成为非标记细胞观测的重要方法。经典的相衬显微镜基于干涉成像原理，通常需要大块的折射棱镜或者复杂的成像系统，因而系统臃肿，易受环境扰动。超表面是一种特征尺寸在纳米或微米量级的光学元件，具有强大的光场调控能力，超表面集成在显微系统中可以实现方向无关、单摄式的定量相位成像，具有小型、轻便、易集成等优点。本综述回顾经典的相位成像技术原理，详细介绍基于剪切干涉、相位衬比和强度传输方程等3类超表面的相位成像技术原理，比较不同技术的优缺点和适用场景，指出超表面在相位成像领域面临的挑战，并对未来发展趋势进行展望。
相位成像 超表面 剪切干涉 涡旋相衬 激光与光电子学进展
2024, 61(2): 0211019
1 天津大学未来技术学院，天津 300072
2 天津大学海洋科学与技术学院，天津 300072
3 天津大学精密仪器与光电子工程学院，天津 300072
在散射环境下获取的图像质量退化严重，细节对比度降低，极大地限制了光学成像技术在诸多领域的应用。由于散射光具有部分偏振特性，基于偏振成像的去散射技术近年来得到了广泛的关注及应用。但传统的偏振去散射方法的复原效果十分依赖对场景偏振参数的准确估计，对强散射的复杂场景难以取得理想的去散射效果。为了克服这一缺点，提高偏振去散射方法在不同环境中的适用性，着眼于偏振图像的区域细节，提出一种基于区域细节强化的偏振去散射新方法。该方法结合对比度和Stokes矢量来确定两幅待复原的偏振子图，通过频域处理估计模型的关键参量，然后利用散射退化模型反解出未退化图像，最终融合形成去散射图。实验结果表明：所提方法在不同种类散射环境（雾霾或浑浊水体）和不同散射强度下均具有良好的复原效果，提高了偏振算法的适用性；同时，充分利用了偏振图像的强度分布特点，能够突出原图中的强偏振区域，可同时复原高低偏振目标物体，增强图像的细节信息。
偏振光学 图像退化 散射 偏振成像 对比度 区域细节 激光与光电子学进展
2024, 61(2): 0211017
Author Affiliations
Abstract
1 School of Biomedical Science, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China
2 College of Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China
We propose a laser speckle contrast imaging method based on uniting spatiotemporal Fourier transform. First, the raw speckle images are entirely transformed to the spatiotemporal frequency domain with a three-dimensional (3D) fast Fourier transform. Second, the dynamic and static speckle components are extracted by applying 3D low-pass and high-pass filtering in the spatiotemporal frequency domain and inverse 3D Fourier transform. Third, we calculate the time-averaged modulation depth with the average of both components to map the two-dimensional blood flow distribution. The experiments demonstrate that the proposed method could effectively improve computational efficiency and imaging quality.
uniting spatiotemporal Fourier transform laser speckle contrast image fluctuation modulation 3D Fourier transform Chinese Optics Letters
2024, 22(1): 011701
1 北京邮电大学 电子工程学院，北京 100876
2 中国电波传播研究所 第三研究部，山东 青岛 266108
针对小目标在整幅图像中占比很低，且目标周围存在大量杂波，提出了一种基于联合方向梯度（Associated Directional Gradient，ADG）和均值对比度（Mean Contrast，MC）的红外弱小目标检测算法。该算法由两个模块组成：ADG利用红外弱小目标的高斯分布模型，将单一方向的梯度与一个相邻方向上的梯度相加组成新的联合梯度特征，增强真实目标、抑制背景杂波的同时能够消除高亮边缘对目标检测效果的影响；MC融入方向信息来计算目标的多方向对比度，选用多方向对比度的最小值抑制结构噪声，并将均值滤波的思想引入对比度的计算，抑制背景中的孤立噪声，进一步降低检测的虚警率。在实际红外图像上的实验结果表明，该算法在增强目标信噪比和抑制背景噪声方面，能够取得较好效果。
红外图像 目标检测 联合方向梯度 均值对比度 infrared image target detection associated directional gradient mean contrast
