1 国防科技大学空天科学学院，湖南 长沙 410073
2 图像测量与视觉导航湖南省重点实验室，湖南 长沙 410073
高精度的目标实时定位对于无人机侦察和指引目标至关重要。但在大倾角、小交会角等受限观测条件下，机载光电平台对地定位精度难以满足任务需求。为提高受限观测条件下机载光电平台对地定位的精度，提出了一种基于观测平台位置和对目标激光测距的对地定位全局最优化方法。首先，根据地面固定目标的连续观测数据建立加权误差方程，再将非线性问题转换为特征向量求解问题，无需迭代优化即可求出全局最优解。然后，通过蒙特卡罗仿真分析定位方法受误差源的影响，并通过多次飞行实验验证了该定位方法的有效性。实验结果表明，在受限观测条件下，所提方法对地定位误差低于30 m，运算耗时不超过10 ms。本文方法具有定位精度高、计算效率高等优点，以及较高的工程应用价值。
目标定位 受限观测 全局最优解 激光测距 机载光电平台 光学学报
2023, 43(12): 1212003
红外与激光工程
2023, 52(2): 20220593
东华理工大学机械与电子工程学院，南昌 330000
针对BP神经网络在双目相机标定时受到初始权值和阈值的影响，提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络对双目相机进行标定的方法，通过对遗传算法的交叉和变异概率进行改进，采用世界坐标值直接对比度使得数据更直观，实验证明可以获得更高的精度。
双目标定 遗传算法 BP神经网络 全局最优 binocular calibration genetic algorithm BP neural network global optimization
1 南通理工学院计算机与信息工程学院，江苏南通 226000
2 南通大学计算机科学与技术学院，江苏南通 226000
为解决基于蚁群优化的图像边缘检测算法中信息素的作用不明显，难以获得全局最优解，从而降低目标边缘的检测精确度与效率等问题，提出一种基于细菌趋化性 (BC)耦合蚁群优化 (ACO)的边缘检测算法。通过细菌趋化性找到最佳解决方案，用于产生信息素的初值；将 BC得到的信息素初值作为 ACO的初始信息素，计算每只蚂蚁的行走概率，从而选择最佳的行走路径。当蚂蚁每经历一个像素点时，更新局部信息素。全部的蚂蚁完成迭代后，进行全局信息素更新，搜寻全局最优解；最后，根据信息素最优解与阈值的关系，得到目标的边缘与非边缘，完成边缘检测。测试表明：与其他边缘检测算法相比，所提算法具有更好的边缘连续性和清晰性，能准确检测图像中的微小边缘，同时呈现出理想的收敛速度。
边缘检测 蚁群算法 细菌趋化性 信息素 行走概率 行走路径 全局最优解 edgedetection ant colonyalgorithm Bacterial Chemotaxis pheromone walking probability walking path global optimal solution 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(1): 117
1 长春工业大学 机电工程学院,吉林 长春 130012
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春130033
为满足大口径反射镜在复杂空间环境下对高面形精度和热稳定性的要求, 针对某Φ 660 mm口径反射镜进行了轻量化研究。提出了一种采用经典理论公式创建反射镜初始结构, 结合灵敏度分析和参数优化进行综合设计的方法。首先构建了反射镜参数化模型, 采用灵敏度分析研究镜体结构参数对面形变化的影响规律, 找到对镜面面形RMS值灵敏度高的结构参数进行优化迭代。相比于传统反射镜结构设计方法,此方法缩小了优化设计空间, 节约了计算成本与时间, 能够在设计空间内全局寻优, 较快收敛于最优值。优化后反射镜在自重载荷工况下镜面面形PV值小于?姿/10, RMS值小于?姿/40(?姿=632.8 nm), 镜体质量为13.6 kg, 轻量化率达78.4%。镜体组件一阶频率为121 Hz, 满足反射镜动态刚度要求, 根据优化后的结果建立了反射镜的最佳结构模型, 并进行了投产制造。
轻量化 反射镜 灵敏度分析 全局寻优 参数优化 lightweight mirror sensitivity analysis global optimization parameter optimization 红外与激光工程
2020, 49(2): 0214002
1 中国科学院光电技术研究所， 成都 610209
2 电子科技大学 光电科学与工程学院， 成都 610054
3 中国科学院光束控制重点实验室， 成都 610209
4 中国科学院大学， 北京 100049)
基于压缩感知图像重构和单像素相机成像的基本原理，对单像素成像系统中的图像重建算法进行了改进优化。基于最小范数类优化算法，结合凸优化算法和非凸优化算法各自的优点，设计了一种逼近L0范数的数学模型，从而实现了从凸优化向非凸优化算法的迭代逼近，即逼近光滑L0范数算法。该新型算法以更高的效率和更大的概率逼近原始信号全局最优且尽可能稀疏的解。相较于传统压缩感知图像重建的贪婪类算法和最小范数类算法，该算法使压缩感知重建图像的质量和单像素相机的成像效果均得到了有效提升，并通过实验仿真和实际场景的成像实验验证了该优化算法的可行性。
单像素相机 压缩感知 稀疏信号 全局最优 图像重构 single-pixel camera compressed sensing sparse signal global optimum image reconstruction
1 中国科学院西安光学精密机械研究所 信息光子学研究室, 陕西 西安 710119
2 中国科学院大学材料科学与光电技术学院, 北京 100049
受限于空间光调制器(SLM)有限的刷新速率,现有的基于SLM的多模光纤(MMF)成像方法并不能满足对活体生物组织内窥成像的需求。考虑到数字微镜器件(DMD)的刷新速率比SLM高两个数量级,因此提出了一种基于DMD二值振幅调制的MMF出射光斑聚焦扫描技术。理论分析表明,MMF出射端任意聚焦区域内的总光强与DMD子区域的振幅调制系数之间存在二次函数关系,因此,通过DMD对MMF入射波前进行二值振幅调制,可实现对MMF出射光斑的聚焦和扫描。对于给定数目的可调制子区域,该二值振幅调制算法的调制次数是基于纯相位迭代优化算法的1/256,是基于三步移相最优相位算法的1/3。基于该技术实现了对长度为5 m、直径为105 μm的MMF出射光斑在三维空间上的聚焦和扫描。研究表明,该技术具有调制速度快、算法可靠性高、聚焦点均匀性好等优点。
成像系统 多模光纤内窥成像 聚焦扫描 二值振幅调制 数字微镜器件 全局最优解
广东交通职业技术学院轨道交通学院, 广东 广州 510650
滤波器在提取高光谱图像空间纹理信息时往往容易陷入局部的特征提取。针对这一问题,提出一种自适应流形滤波的高光谱图像分类算法(AMF-SVM)。该方法采用自适应寻优,先计算第一个流形,然后根据流形树高度进行递归投射、平滑和聚合处理,结合处理结果对高光谱进行线性滤波,得到较好的空间特征,并由支持向量机(SVM)完成分类,最后获得最优的分类结果。实验表明,相比使用光谱信息、高光谱降维、空谱信息结合的SVM分类方法,边缘保持滤波以及递归滤波的方法,AMF-SVM对高光谱图像的分类精度有较大提高,充分说明了该方法的有效性。
图像处理 高光谱图像 自适应流形滤波 空间纹理信息 全局寻优 分类 激光与光电子学进展
2018, 55(4): 041010
合肥工业大学 计算机与信息学院，安徽 合肥 230009
针对雾、霾等强散射环境下相机拍摄图像严重退化的问题，提出了一种降低雾霾环境对图像质量影响的图像去雾重构方法。基于雾天偏振成像模型，分别估计图像每个区域的重构参数，获取全局最优的重构参数。利用偏振滤波的方法估计雾天大气散射光的偏振度分布，利用自适应亮通道方法计算无穷远处大气散射光的强度分布，从而重构出去雾图像。最后，利用偏振度的纹理信息对重构图像进行增强。该方法考虑了图像中不同位置大气杂散光参数的不一致性，对图像每一区域的重构参数分别运算, 从而获得全局最优的重构参数图像。该方法还不要求图像必须包含天空区域，并且具有对灰度图像的处理效果较好的优点。
强散射环境 偏振信息 图像重构 全局最优 strong scattering environment information of polarization image reconstruction global optimization
脉冲功率激光技术国家重点实验室(电子工程学院)，安徽 合肥 230037
为实现双波段红外图像的精确配准，针对云层背景红外光谱辐射特性不一致、采用不同传感器等原因导致大量外点存在的情况，提出了一种引入外点剔除机制的异源图像配准方法。先利用稠密SIFT流对外点进行鲁棒性估计，然后以归一化相关系数作为代价函数，采用基于梯度的方法实现了双波段红外图像的精确配准。实验结果显示，通过剔除外点的方法，能使配准参数快速收敛于全局最优，对相关性较差的双波段红外图像仍能保持较高的配准精度。
双波段 图像配准 SIFT流 外点剔除 全局最优 dual-band image registration SIFT flow outliers rejection global optimization
