南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏 南京 210094
针对在波前测试时,参考镜面自身面形误差、光能利用率不足、环境振动和空气扰动等对干涉测量结果的影响,提出一种基于偏振光栅(PG)分光的同步移相剪切干涉测量方法,通过将横向剪切干涉与同步相移技术相结合实现待测波面的准共光路相移测量。该方法采用1/4波片、PG和平面反射镜的组合作为横向剪切结构,可获得两束剪切的正交线偏振光,线偏振光经二维相位光栅、透镜、小孔光阑和相位延迟阵列构成的同步移相结构后,在CCD上可同时采集到4幅移相剪切干涉图。对x和y方向的剪切干涉图采用基于相位相关的图像配准算法、四步移相算法以及基于离散余弦变换法(DCT)的相位解包裹算法进行处理,得到差分相位分布,再用基于差分Zernike多项式的最小二乘波前重构算法对其进行重构,得到待测波面。通过搭建实验装置对一块透镜和凹面反射镜进行测量,结果表明,该方法的测量结果具有准确性和稳定性,该方法能够很好地应用于波前动态测量,对透射波前和光学元件的面形检测具有重要意义。
测量 波面检测 剪切干涉 同步移相 相位复原与重构算法
1 太原理工大学电气与动力工程学院热能工程系, 山西 太原 030024
2 太原锅炉集团有限公司, 山西 太原 030024
基于可调谐激光吸收光谱的二维温度和浓度分布重建对于燃烧诊断具有重要意义, 而数值迭代算法在温度和组分浓度的重建中起着重要作用。 通过对比发现自适应迭代算法和最小二乘QR分解算法对于重建二维温度和气体浓度分布具有很好的优势。 研究表明, 波长7 154.35, 7 153.75, 7 185.60和7 444.36 cm-1四条H2O的吸收谱线, 非常适合测量高温预混火焰中的温度和水蒸气浓度分布。 与7 444.36, 7 185.60, 7 154.35和7 153.75 cm-1处的吸收谱线相比, CO2和CH4的光谱吸光非常微弱, 在该波段O2和CO基本没有吸收, 因此燃烧环境中CO2, CH4, O2和CO等气体对于H2O吸收谱线基本没有影响。 通过比较不同算法的最优松弛因子、 计算时间和重建误差等, 发现与最小二乘QR分解算法相比, 自适应迭代算法具有更好的重建质量和更短的计算时间。 在自适应迭代算法的基础上进一步比较了不同吸收线对(7 444.36和7 185.60, 7 154.35和7 153.75 cm-1)在射线束为16, 32, 48和64时的二维重建结果。 结果表明, 采用吸收谱线7 153.75和7 154.35 cm-1得到的重建结果优于吸收谱线7 185.60和7 444.36 cm-1的重建结果。 随着激光束的增加, 重建结果越来越接近模型假定的温度和浓度分布。 考虑到有限的测量空间和重建精度, 分析认为32束的光路布置更适合实际火焰的二维温度和浓度重建。 为了分析自适应迭代算法对不同温度和浓度分布的重建能力, 进一步模拟了双峰温度和浓度分布。 结果表明, 随着射线束的增加, 温度的重建误差总是大于浓度的重建误差, 表明射线数对温度的影响更为明显。 在双峰分布中, 投影射线束为16时的重建误差最大, 但此时的重建结果也能反映温度和浓度的分布趋势。
可调谐激光吸收光谱 重建算法 温度分布 浓度分布 Tunable diode laser absorption spectroscopy Reconstruction algorithm Temperature distribution Concentration distribution 光谱学与光谱分析
2023, 43(5): 1367
强激光与粒子束
2023, 35(11): 114002
强激光与粒子束
2023, 35(10): 104006
杭州电子科技大学自动化学院,浙江 杭州 310016
光学层析成像技术由于其非接触性、结构简单、采样率高、安全性高、分辨率高等特性,在工业流体监测以及医学等领域得到广泛应用,同时在学术领域上也具有很高的研究价值。光学层析成像分为扫描阶段和图像重建阶段。在重建过程中,算法的性能往往决定着图像重建的质量。鉴于现有重建算法存在重建速度慢与图像质量不高等问题,提出一种基于预置矩阵的Landweber重建算法。该算法通过引入历史迭代信息、在迭代过程中添加预置矩阵和加速项而加快迭代速度,减小重建图像与真实图像的误差。对圆形测量场内5个特定分布进行实验仿真,对比所提改进算法与传统算法的性能。仿真结果显示,该算法的重建误差在5%左右,同时证实该改进算法相较于传统算法有显著性能提升,重建误差降低48%,图像质量得到显著提升。
光学层析成像 图像重建算法 Landweber算法 预置矩阵 加速项 激光与光电子学进展
2023, 60(16): 1611003
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 中国人民解放军77126部队, 云南 开远 661600
非视域(Non-Line-of-Sight, NLoS)成像是近年来发展起来的一项新兴技术,其通过分析成像场景中的中介面信息来重建隐藏场景,实现了“拐弯成像”的效果,在多个领域有巨大的应用价值。本文主要针对NLoS成像重建算法进行综述性研究。考虑到目前NLoS成像分类存在交叉和非独立现象,本文基于物理成像模式和算法模型的不同特点,对其进行了独立的重新分类。根据提出的分类标准分别对传统和基于深度学习的NLoS成像重建算法进行了归纳总结,对代表性算法的发展现状进行了概述,推导了典型方法的实现原理,并对比了传统重建方法和基于深度学习的NLoS成像重建算法的重建应用结果。总结了NLoS成像目前存在的挑战和未来的发展方向。该研究对不同类型的NLoS成像进行了较为全面的梳理,对NLoS成像重建算法在内的一系列研究的进一步发展有着一定的支撑和推动作用。
非视域成像 重建算法 成像模式 深度学习 non-line-of-sight imaging reconstruction algorithm imaging mode deep learning
杭州电子科技大学自动化学院,浙江 杭州 310018
光学层析成像传感器结构由发光元件与感光元件组成,对重建图像的精度有重要作用。鉴于此,对扇形发光与感光元件的分布进行了优化研究。首先,将发光与感光元件的位置信息构建为角度向量。然后,引入灵敏场均匀性参数作为该结构的评价指标,并通过仿真实验验证了该指标的可靠性。最后,基于遗传算法对传感器结构进行优化,将角度向量作为优化对象来确定传感器结构,并将灵敏场均匀性参数作为适应度函数。在所获得的优化结构中,发光与感光单元分布不均匀,均匀性参数为0.288。多种具体分布的图像重建实验表明,该传感器优化结构在重建精度、图像准确性和噪声等方面均优于传统分布和随机分布。
成像系统 配置优化 扇形光束激光器 遗传算法 光学层析成像 Landweber重建算法
红外与激光工程
2022, 51(11): 20220093
北京理工大学 宇航学院 精密测试实验室, 北京 100081
稀疏角度下图像重建算法的研究是发射光谱层析技术在场分布测量方面应用的关键问题。代数重建算法、同时迭代重建算法以及联合代数重建算法是其中应用较为广泛的迭代类图像重建算法。以蜡烛火焰为重建对象, 利用均方差、峰值信噪比、结构相似性和图像平均梯度等图像质量评价指标来分析评价不同算法的图像重建效果, 并发展了一种多指标优化算法融合的技术, 充分利用三种算法的恢复重建优势, 实现了火焰三维温度场的分区重建, 重建温度误差在5%以内。实验结果证明, 所发展的算法融合技术适用于火焰三维温度场的高质量重建。
光学测量 图像重建算法 多指标优化 算法融合 三维温度场 图像质量评价 optical measurement image reconstruction algorithm multi-index optimization algorithm fusion three-dimensional temperature field image quality assessment
1 中国人民解放军国防科技大学 气象海洋学院,湖南 长沙 410073
2 中国人民解放军 31110部队,江苏 南京 211101
为了实现对飞秒光丝内部空间结构特征的精细化描述,通过对光丝诱导形成超声信号的正向传播过程进行精细化模拟,然后采用通用反投影算法(UBP)、延迟叠加算法(DAS)和超优光声非负重构算法(SPANNER)等多种光声层析图像重建算法进行反向重建,理论验证了利用多元线性阵列探测的方式重建飞秒单丝和多丝轴向r-z截面图像的可行性。结果表明,当探测距离为3 mm时,单丝和多丝诱导形成的超声信号最大频率约为5 MHz;光声层析法能够较为准确地实现对单丝位置、r-z截面轮廓等信息的反演,但是不同图像重建算法重建效果差异较大。UBP重建算法对单丝的重建存在较为明显的伪影现象;DAS重建算法由于受到“有限孔径效应”的影响,高估了光丝的直径;SPANNER重建算法由于使用最优理论来改进非线性共轭梯度算子,实现了非负性和各向异性总变分正则化,可有效避免噪声干扰,因而对多丝图像的重建效果最好。该研究结果对于揭示光丝结构特征和促进基于光丝的大气应用研究具有一定的参考价值。
飞秒激光成丝 光声层析 线性阵列探测 图像重建算法 femtosecond laser filamentation photoacoustic tomography linear array detection image reconstruction algorithm 红外与激光工程
2022, 51(8): 20210774