期刊基本信息
创刊:
1964年 • 半月刊
名称:
激光与光电子学进展
英文:
Laser & Optoelectronics Progress
主管单位:
中国科学院
主办单位:
中科院上海光机所
出版单位:
中国激光杂志社
主编:
范滇元
执行主编:
邱建荣
副主编:
戴琼海 张龙 张雨东 曹良才
ISSN:
1006-4125
刊号:
CN 31-1690/TN
电话:
021-69918427
邮箱:
地址:
上海市嘉定区清河路390号
邮编:
201800
定价:
120元/期

本期栏目 2020, 57(10)

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激光与光电子学进展 第57卷 第10期

于湘华 1刘超 1,2柏晨 1杨延龙 1[ ... ]姚保利 1,2,*
作者单位
摘要
1 中国科学院西安光学精密机械研究所瞬态光学与光子技术国家重点实验室, 陕西 西安 710119
2 中国科学院大学, 北京 100049
生物医学研究的发展对光学显微成像的性能,如空间分辨率、成像速度、多维度信息、成像质量等提出了更高的要求。光片荧光显微采用一个薄片光从侧面激发样品,在正交方向探测成像,具有快速三维层析成像和对样品光漂白和光毒性小的优点,是活体生物样品长时间显微观测的理想工具。本文介绍了光片荧光显微成像技术的基本原理及其主要特点;综述了光片荧光显微面临的主要技术问题,以及为解决这些问题而发展出的新原理、新思路和新方法;例举了光片荧光显微成像技术在细胞生物学、发育生物学和神经科学等领域的应用;讨论了该技术的发展趋势及前景。该研究旨在帮助研究者系统了解光片荧光显微成像技术的基本知识、最新研究发展趋势和潜在应用,为该领域科学研究提供参考。
显微 荧光显微 光片照明 三维成像 生物医学成像 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 100001
作者单位
摘要
上海交通大学电子信息与电气工程学院, 上海 200240
数字全息测量具有准确度高、非接触和全场测量等优点。单波长数字全息测量主要适用于高度变化在微米级的连续性形貌物体,而基于双波长干涉技术的多波长数字全息技术可测量形貌更复杂、高度方向变化更陡峭的物体,大大扩展了数字全息计量技术的应用范围。近年来,多波长数字全息的研究发展有两个主要方向:一是与实际需求相适应的新的测量方式和/或光路;二是图像处理方面包括降噪、数值重建和相位畸变修正等的新技术新方法,使计算效率和测量准确度得到明显改善。
数字全息术 双波长技术 形貌测量 数字图像处理技术 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 100002
戴鹏钦 1,2,3,*丁丽霞 1,2,3,**刘丽娟 1,2,3董落凡 1,2,3黄依婷 3
作者单位
摘要
1 省部共建亚热带森林培育国家重点实验室, 浙江 杭州 311300
2 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室, 浙江 杭州 311300
3 浙江农林大学环境与资源学院, 浙江 杭州 311300
将深度学习和面向对象方法用于处理超高空间分辨率的无人机可见光影像,以期实现高精度的森林树种遥感分类。首先,利用面向对象方法对无人机影像进行最优尺度分割,基于对象提取特征变量,运用随机森林(RF)法对树种遥感分类,同时对参与分类的变量按重要性排序,并筛选出对分类贡献率最高的两个特征变量——可见光差异植被指数(VDVI)和过绿减过红指数(ExG-ExR)。然后,将这两个特征变量和无人机原始RGB波段融合生成新的数据,针对该数据与原始RGB波段数据,分别利用基于Res-U-Net模型的全卷积神经网络(FCN)方法进行树种分类,并对结果精度评价。最后,为了消除FCN法基于像元分类引起的缺陷,结合面向对象最优分割法对分类结果进行修正。实验结果表明,融合了VDVI和ExG-ExR的FCN方法对无人机影像的树种分类效果最好,总精度为97.8%,Kappa系数为0.970。RF法能够有效筛选分类特征变量,对原始影像添加特征变量能有效提高FCN方法的分类精度,再对面向对象分割结果进行修正,可以基本消除椒盐现象,减弱边缘效应,使总精度提高0.9个百分点,Kappa系数提高了0.013。
图像处理 树种分类 全卷积神经网络 无人机影像 面向对象 随机森林 特征变量 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101001
作者单位
摘要
中北大学信息与通信工程学院信息探测与处理山西省重点实验室, 山西 太原 030051
针对筒状类工件内壁缺陷和形貌特征的检测需求,提出了基于深度学习与机器视觉相结合的筒状类工件内壁全景成像方法。该方法基于变焦距成像,获取筒状类工件内壁多聚焦图像序列,利用基于卷积神经网络的多聚焦图像融合算法,融合不同景深的内壁图像序列,获取全聚焦的内壁全景视图。根据视觉成像的透视变换原理,采用逆映射全景图像,改进了内壁形貌重构方法,获取柱面坐标系下的筒状类工件内壁形貌图像。实验结果表明,提出的形貌重构方法能够有效实现内壁质量的检测,且成像质量较高。
图像处理 筒状类工件 全景视觉 卷积神经网络 多聚焦图像融合 全景图展开 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101002
作者单位
摘要
河北工业大学电子信息工程学院, 天津 300401
在采集地震信号时可能会伴随着随机噪声,有些去噪算法会平滑掉地震信号中的部分细节,从而降低地震数据的准确性。为此提出了一种基于区域分割梯度直方图保持(SGHP)的地震信号去噪算法,该算法先将地震含噪信号分成几个区域,再估计每个区域的参考梯度直方图,最后对每个区域使用梯度直方图保持进行去噪,使得去噪后的地震信号的梯度分布尽可能接近原始信号,从而达到保护地震信号细节的目的。利用SGHP分别对合成地震信号和叠后陆上地震信号进行去噪,与非局部均值滤波(NLM)、块匹配三维(BM3D)协同滤波和聚类稀疏表示(CSR)的去噪效果进行对比,采用峰值信噪比和结构相似度的评价指标进行评估,结果表明,SGHP的去噪效果最优。
图像处理 地震信号去噪 区域分割 梯度直方图保持 梯度分布 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101003
作者单位
摘要
1 内蒙古智能煤炭有限责任公司, 内蒙古 鄂尔多斯 017100
2 中国矿业大学信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221116

为了解决无参考模糊图像质量评价中缺少人眼视觉特性的问题,提出了一种基于模糊检测概率变化的模糊图像质量评价算法,该算法首先对图像进行预处理,利用改进的自适应算法计算模糊图像的特定显著阈值,并通过显著阈值对图像进行二值化,得到图像的最终显著区域。然后,通过再模糊后两幅图像显著区域的模糊检测概率的变化情况描述图像质量。变化越大,表示图像质量越清晰。实验结果表明,该算法在LIVE数据集中取得了较好的实验效果,并与现有算法相比,具有更好的评价性能。同时,该算法也可以用于“智能煤矿”等领域。

图像处理 模糊检测概率 显著性 再模糊 显著阈值 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101004
唐泽恬 1,*丁召 1曾瑞敏 1王阳 1[ ... ]杨晨 1,2,**
作者单位
摘要
1 贵州大学大数据与信息工程学院, 半导体功率器件可靠性教育部工程研究中心, 微纳电子与软件技术重点实验室,贵州 贵阳, 550025
2 贵阳朗玛信息技术股份有限公司, 贵州 贵阳, 550022
针对量子图像拼接时,Harris算法需要人为设置阈值,以及图像局部相似度大导致误匹配率高的问题,提出了基于改进的Harris和二次归一化互相关(NCC)的量子图像拼接算法。在阈值设置方面,基于图像重复度高的事实,通过二值化和阈值下降统计图像子区域的量子点或环的数量以确定Harris阈值,并将其作为全图阈值。在误匹配方面,首先以小窗口进行NCC的匹配,初步筛选角点;然后在此结果上用大窗口进行第二次NCC,以降低误匹配率。实验结果表明:在量子点或环计数方面,该算法具有较好的精度和速度;在阈值设置方面,该算法将角点数量控制在合理的范围内;在匹配阶段,二次NCC的方法将误匹配率降低至4.82%~27.27%。因此,本文算法改善了量子图像拼接的可靠性和时间开销,在量子图像拼接中具有潜在的应用价值。
图像处理 量子图像 图像拼接 Harris 归一化互相关 量子计数 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101005
作者单位
摘要
贵州大学大数据与信息工程学院, 贵州 贵阳 550025
提出了一种基于深度学习和景深信息的人体检测方法。采用基于深度学习的方法进行目标检测,运用深度图的景深信息判定人体的位置,将两者结合准确定位人体。本文方法通过深度摄像头采集RGB图及对应深度图,采用darknet-yolo-v3对RGB图进行目标检测,将目标边界框预处理后传给RGB图对应深度图,深度图采用无边界主动轮廓模型对景深信息进行处理,达到将深度学习的高识别率与景深信息结合精准定位人体目标的目的。实验结果表明,本文方法能准确找到一个不受标识框影响的目标定位点,有效改善由人体的不同姿态、动作幅度大小导致标识框误差增大的问题,提升了检测人体的精度,为进一步研究行人的准确跟踪提供了保障。
图像处理 深度图 人体检测 无边界主动轮廓模型 深度学习 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101006
作者单位
摘要
江西理工大学信息工程学院, 江西 赣州 341000
针对分层B样条非刚性配准存在局部极值以及水平集分割方法不适用于噪声图像分割的问题,提出了一种基于局部更新分层B样条双向变换和水平集方法的医学图像联合分割与配准方法。该方法在分割算法中加入配准变换,在配准中融入图像分割的结构信息。使用B样条水平集函数对变换和分割的图像进行平滑表示,并在配准中引入双向变换以提高配准的精度和平滑性。在水平集方法的基础上,引入双向分层B样条变换构造分割与配准的联合能量泛函,并结合梯度下降法将能量泛函最小化以优化目标函数。实验结果表明:本方法与单独的图像分割方法相比,Dice度量均在99%以上;与单独的图像配准方法相比,均方误差下降了30%,能够提高图像的配准精度,且在分割噪声图像时有较好的鲁棒性。
分层B样条 水平集 图像配准 图像分割 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101007
作者单位
摘要
长沙理工大学电气与信息工程学院, 湖南 长沙 410114
卷积神经网络的发展极大促进了面部表情识别技术的进步,为解决实际应用中图像识别的准确率受图像像素限制的问题,从三方面对低像素人脸图像的表情识别进行研究。首先根据研究对象像素低、特征复杂的特点,提出了一种改进的卷积神经网络。其次对图像进行基本的预处理操作后,又增加了图像增强处理,作为改进卷积神经网络模型的输入。最后将模型的输出结果进行决策融合,得到最终的识别结果。实验表明,该方法在CK+数据集上取得了良好的效果,且识别准确率较高、效果稳定、泛化能力强。
图像处理 卷积神经网络 面部表情 低像素 图像识别 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101008
作者单位
摘要
昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南 昆明 650500
目标检测是计算机视觉研究中的热门问题,其中加速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)对目标检测具有指导意义。针对Faster R-CNN算法在目标检测中准确率不高的问题,先对数据进行增强处理;然后对提取的特征图进行裁剪,利用双线性插值法代替感兴趣区域池化操作,分类时采用软非极大值抑制(Soft-NMS)算法。实验结果表明,该算法在PASCAL VOC2007、PASCAL VOC07+12数据集下的准确率分别为76.40%和81.20%,相较Faster R-CNN算法分别提升了6.50个百分点和8.00个百分点。没有进行数据增强的情况下,在COCO 2014数据集上的准确率相较Faster R-CNN算法提升了2.40个百分点。
目标检测 加速区域卷积神经网络(Faster R-CNN) 感兴趣区域池化 软非极大值抑制(Soft-NMS) 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101009
作者单位
摘要
1 西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
2 西安计量技术研究院, 陕西 西安 710068
在YOLOv2算法的基础上,根据实际道路环境的变化对YOLOv2-voc的网络结构进行改进,基于ImageNet数据集和微调技术得到分类训练网络模型,根据训练结果与车辆目标特征的分析,对算法参数进行修改,获得改进的车型识别分类网络结构模型YOLOv2-voc_mul。为验证所提模型的有效性,分别对简单背景和复杂背景下的样本进行检测,并与YOLOv2、YOLOv2-voc和YOLOv3模型在迭代70000次后的检测结果进行了对比。实验结果表明:在简单背景下,YOLOv2-voc_mul模型的精度可达99.20%,不同车型的平均精度均值达到了89.03%;在复杂背景下,YOLOv2-voc_mul模型对4种车型在单目标和多目标的检测下平均准确率达到了92.21%和89.44%,具有较高的精确度、较小的误检率和良好的鲁棒性。
图像处理 智能交通 多目标识别 YOLOv2 深度学习 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101010
作者单位
摘要
湘潭大学物理与光电工程学院, 湖南 湘潭 411105
提出一种基于自适应加权Curvelet梯度方向直方图(AWCHOG)的人脸识别算法。首先,人脸图像通过基于Wrapping的离散Curvelet变换得到多尺度多方向的Curvelet变换系数;然后按照编码方式将同一尺度下不同方向的特征进行编码融合,获得融合后的幅值域图谱,并通过HOG算子结合分块的方法获得Curvelet变换后融合图像的直方图特征,分别根据每个尺度对人脸识别率的贡献进行计算,得出各尺度的权重;最后融合权重系数以及各尺度的HOG特征,利用最近邻分类器进行分类。通过在ORL、AR和CAS-PEAL三个人脸库的实验可以看出,所提算法在人脸图像部分遮挡、姿态、表情、光照变化以及噪声等因素干扰下具有较好的识别效果。
图像处理 人脸识别 Curvelet变换 梯度方向直方图 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101011
作者单位
摘要
1 天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
2 天津大学微电子学院, 天津 300072
3 南方电网科学研究院有限责任公司, 广东 广州 510670
为了实现指针式仪表的机器人自动巡检、读数工作,针对传统方法对指针式仪表起始刻度线、终止刻度线位置提取不够准确,读数不够精准等问题,提出了一种新型仪表读数算法,解决了表盘起始、终止刻度线需要提前预设、传统的Hough直线识别算法偏离指针中心线的难点问题,明显提高了系统读数的准确性;针对现有方法不能判断读表结果可靠度的问题,搭建了基于一致显著性的仪表读数可靠度估计模型,采用聚类思想实现了仪表特征一致显著性关联约束检测,可对仪表读数的可靠度进行估计。实验结果表明:所提出的仪表读数算法准确性更高,所创建的估计模型对读数可靠度的判断稳定可信。
图像处理 仪表读数 刻度线提取 指针提取 一致显著性 可靠度模型 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101012
作者单位
摘要
中国民航大学电子信息与自动化学院, 天津 300300
针对碳纤维复合材料(CFRP)的缺陷类型自动判别,提出一种超声一维卷积神经网络(U-1DCNN),结合贝叶斯优化方法进行超参数优选,通过自动提取超声A-Scan信号特征,实现分层、气孔、无缺陷三种类型自动区分。首先采集超声A-Scan信号构建数据集,然后利用多卷积块同时进行特征提取,以增强提取特征的多样性,并将一维残差单元堆叠连接,在进一步提取特征的同时简化网络的训练,利用贝叶斯优化算法优选网络的学习率和随机梯度下降的动量参数,最终实现了A-Scan信号与缺陷类型的非线性映射。实验结果表明,U-1DCNN可通过自动提取特征实现CFRP的缺陷类型识别,准确率为99.50%,并且较二维卷积神经网络方法识别速度更快,可辅助缺陷检测结果判断。
图像处理 缺陷类型识别 卷积神经网络 超声信号 碳纤维复合材料(CFRP) 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101013
作者单位
摘要
西安工程大学电子信息学院, 陕西 西安 710048
针对纺织厂实际生产中采用人工分类纱管费时费力不够智能化等问题,提出了基于改进深度卷积神经网络的分类方法。先基于AlexNet模型框架对原有网络结构进行改进,卷积层全部使用3×3大小卷积核,且多个卷积核串联使用,提取物体更抽象高级特征。再融合滑动平均、L2正则化等方法提升泛化能力,采用L_ReLU激活函数避免部分神经元出现“死亡”现象。最后将检测样本输入训练好的神经网络,实现纱管分类。实验结果表明:该方法的识别率达到88.2%,较传统分类方法识别率提升15个百分点左右,相比于其他神经网络模型具有识别率高、所需时间短的优点,满足实际工业需求。
图像处理 卷积神经网络 AlexNet模型 过拟合 纱管 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101014
作者单位
摘要
西安建筑科技大学信息与控制工程学院, 陕西 西安 710055
为了解决基于浅层特征的火焰识别模型对环境变化敏感且鲁棒性较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络串行特征融合模型与最大相关最小冗余(MRMR)的火焰图像检测方法。为了从有限样本集中训练卷积神经网络获取更加全局性的特征,对使用预训练方法提取的火焰图像深层特征进行串行融合;再针对融合后的特征维度高、冗余大且未包含动态特征的问题,利用MRMR特征选择算法,去除与火焰相关性低的特征,获得相关性高的串行特征后与动态特征进行融合,得到最优子集的重构特征向量;最后通过支持向量机分类器完成对火焰目标的检测。实验结果表明,所提方法具有良好的泛化能力,对火焰的检测效果较好。
图像处理 火焰检测 卷积神经网络 动态特征 最大相关最小冗余 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101015
高锋 1周虹 1,*黄超 2
作者单位
摘要
1 上海工程技术大学航空运输学院, 上海 201620
2 上海工程技术大学城市轨道交通学院, 上海 201620
为了提高点云表面的重建精度和准确度,针对泊松重建算法误连接孔洞区域及法线方向不一致导致重建结果偏差的问题,提出一种基于向量场和等值面的改进泊松重建算法。先利用统计滤波器对有噪声的点云数据进行去噪;再利用加权主成分分析估计法向并结合移动最小二乘(MLS)法计算点云法向和优化测量误差,利用OpenMP加速法线估计;最后利用改进DC(Dual Contouring)算法提取等值面来消除曲面孔洞和误连接曲面特征的问题。经过实验验证,改进的泊松算法可有效地去除模型中可能存在的孔洞问题和伪封闭曲面,提高重建曲面的准确度和效率。
图像处理 三维点云 泊松重建 移动最小二乘法 法向量 改进DC算法 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101016
作者单位
摘要
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
遥感图像存在大量语义对象,相同的语义对象视觉差异较大,针对卷积神经网络(CNN)提取的全局特征不能准确描述图像内容的问题,提出了一种使用区域注意力机制的遥感图像检索方法。首先去除CNN的全连接层,将高层特征作为区域注意力网络的输入;然后在遥感图像数据集上分别训练CNN和区域注意力网络,提取具有区域关注度的图像特征;最后构建了一种多距离相似性度量矩阵并采用扩展查询以提高检索性能。实验结果表明,相比基于全局特征的遥感图像检索方法,本方法能有效抑制遥感图像背景和不相关的图像区域,在两大遥感实验数据集上的检索性能更好。
遥感图像检索 卷积神经网络 区域注意力机制 多距离矩阵 扩展查询 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101017
作者单位
摘要
西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121
针对最佳伙伴相似性(BBS)图像匹配算法计算复杂度高、目标定位不准确等问题,提出了一种改进的图像匹配算法。根据模板图像的尺寸自适应选择图像分块大小,以减少匹配点集中点的数目,从而减小BBS算法的运算量;根据子块的灰度值重新排列子块,在此基础上得到BBS的置信度图,从置信度图中筛选出目标的可能位置,并重新计算目标可能位置的真实BBS分数;用目标可能位置的真实BBS分数替换通过双线性插值得到的BBS分数,将目标可能位置中BBS分数最高的位置作为匹配结果。实验结果表明,该算法可降低BBS算法的运行时间,同时提高目标定位的准确度。
模板匹配 最佳伙伴相似性 自适应分块 置信度图 双线性插值 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101018
作者单位
摘要
辽宁工程技术大学软件学院, 辽宁 葫芦岛 125105
针对已有显著性目标检测在单一先验知识下生成的显著图存在背景抑制不彻底、孤立背景块干扰及前景区域缺失的问题,提出复合先验的显著性目标检测方法。先利用超像素分割算法提取边缘超像素,构建初选背景集,根据边界和四个角落显著性均值优化背景集;针对背景超像素渐变性不强的特点,提出特征差异法;再构建粗略包围前景区域的凸包,将其质心位置设为中心位置;最后将三种先验显著图自适应权重融合,获得最终显著图。利用所提方法对MSRA和ESSCD数据集中的图像进行实验,结果表明,所提方法融合三种先验知识能够解决提出的问题,在抑制背景的同时,又能获得前景区域完整度较高的显著图。
图像处理 显著性目标检测 背景先验 前景先验 中心先验 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101019
作者单位
摘要
上海海事大学文理学院, 上海 201306
为了解决传统非局部立体匹配算法在纹理丰富区域匹配误差较大的问题,提出基于颜色和边缘信息的非局部立体匹配算法。代价计算阶段,结合灰度和梯度信息求得匹配代价。代价聚合阶段,为降低相似背景下的误匹配率,利用最小生成树进行代价聚合,结合颜色和边缘信息重新定义权重函数。再利用胜者为王(WTA)策略求得最佳视差,通过左右一致性检验和中值滤波等后处理操作对视差图作精细化处理。最后在Middlebury数据平台上对算法进行可行性验证,实验结果表明,图像的平均误匹配率由原算法的6.02%降低到5.10%。
图像处理 非局部立体匹配算法 跨尺度模型 权重函数 最小生成树 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101020
作者单位
摘要
1 空军工程大学研究生院, 陕西 西安, 710038
2 空军工程大学航空工程学院, 陕西 西安, 710038
机场区域因为其特殊性对民用和军用都具有重大意义。基于机器自主识别的机场区域检测方法是目前主流的检测方法,针对传统检测算法对机场区域遥感图像中多类别、多尺度、多视角以及复杂背景下检测鲁棒性不足的问题,本文提出了一种优化的区域卷积神经网络检测算法。首先,构建了一个相比传统数据集包含更多尺度、视角、类别和复杂背景等条件下的机场区域7类典型目标数据集并进行了优化处理,为模型算法的监督训练和调节奠定了基础;然后,根据所检测目标的特性以及网络的局限性,使用差异值法生成anchor、复杂负样本筛选以及加入先验判决网络对原网络进行了优化和仿真验证;最后,对优化的网络模型进行了测试与对比分析。实验结果表明,本文算法在仅增加极少检测时间基础上相比原算法有更高的平均精确度,且对各类目标的检测达到了较好的效果。
图像处理 目标检测 遥感机场区域 区域卷积神经网络 差异值法 先验判决 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101021
周飘 1李强 1曾曙光 1,*郑胜 1[ ... ]李小磊 2
作者单位
摘要
1 三峡大学理学院, 湖北 宜昌 443002
2 三峡大学电气与新能源学院, 湖北 宜昌 443002
陶瓷瓦表面缺陷的自动检测是该产业升级中亟待解决的问题。陶瓷瓦表面为立体的形态结构且存在大量的花纹,这将导致陶瓷瓦表面光照不均匀,会对缺陷自动检测造成许多干扰。为此,本文提出基于多尺度Hessian矩阵滤波的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先使用带通滤波抑制陶瓷瓦图像背景及噪声并突出陶瓷瓦裂纹特征;然后,利用多尺度Hessian矩阵的特征值构建陶瓷瓦裂纹相似性函数,实现陶瓷瓦裂纹特征增强;最后,采用二值化和形态学处理的方式,提取裂纹的参数信息。通过实验表明,该算法可以有效去除复杂背景的干扰,提取出完整的陶瓷瓦表面裂纹,且运算效率较高,准确率高达95%。
图像处理 陶瓷瓦 机器视觉 裂纹检测 多尺度滤波 Hessian矩阵 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101022
作者单位
摘要
1 长春理工大学研究生学院, 吉林 长春 130022
2 长春理工大学空地激光通信国防重点实验室, 吉林 长春 130022
针对海上目标红外图像采集工作中硬件噪声与海面背景杂波带来的影响,以海上无人船视频导航避障系统为背景,对海上红外目标跟踪工作系统噪声进行分析,设计了一种相关去噪算法,完成了系统建模,并对参数进行了改进。然后对海上红外视频进行逐帧采样,对采样所得红外图像序列进行滤波,将滤波前后跟踪位置与目标真实位置的中心坐标进行对比,最后将本文算法处理结果与其他类似算法进行对比。实验结果表明,本文算法滤波后跟踪位置与真实位置基本重合,捕获率高于98%,跟踪误差小于1 mrad,相对于类似滤波算法,信噪比提升了10 dB。
图像处理 红外图像 海上目标 引导滤波 细节增强 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101023
作者单位
摘要
1 西安财经大学信息学院, 陕西 西安 710100
2 西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
针对点云配准中匹配精度低和算法收敛速度慢等问题,提出一种基于二维图像特征和奇异值分解(SVD)的点云配准算法。先将三维点云转换成二维方位角(BA)图像,利用基于内部距离的形状上下文(IDSC)算法对BA图像进行配准;再根据三维点和二维像素的一对一映像关系计算三维点云的刚体变换,从而实现两个点云的初始粗配准;最后采用基于SVD的迭代最近点(ICP)算法对点云进行进一步精配准,从而实现点云的最终精确配准。实验采用公共点云、颅骨点云和文物点云数据验证所提配准算法的配准性能,结果表明所提算法是一种快速和高精度的点云配准算法。
成像系统 点云配准 方位角图像 形状上下文算法 奇异值分解 迭代最近点 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101101
作者单位
摘要
河南理工大学计算机科学与技术学院, 河南 焦作 454003
针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。
成像系统 篡改检测 盲取证 复制-粘贴篡改 BRISK PatchMatch 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101102
作者单位
摘要
湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室, 湖南 湘潭 411201
针对薄壁件振动测量的需求,将双目视觉与特征匹配跟踪结合,提出了一种较为准确的薄壁件振动测量方法。先利用双目相机连续采集薄壁件的振动图像,并进行滤波和二值化等图像预处理操作;再选取左右相机拍摄的第一帧图像,根据极线约束原理对图像上的特征点进行立体匹配;利用改进后的光流法对第一帧图像上的特征点进行跟踪,从而获得第二帧到最后一帧图像上特征点准确的像素坐标;最后根据双目视觉测量原理获得物体的三维振动位移信息。实验研究和分析结果表明,该方法能够准确测量薄壁件的振动位移信息,为进一步开展振动特性分析、减振优化设计和结构损伤识别等研究提供一种新的技术参考。
成像系统 薄壁件 双目视觉 振动测量 特征匹配跟踪 光流法 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101103
作者单位
摘要
西安工业大学电子信息工程学院, 陕西 西安 710016
视觉定位系统中,图像匹配的精度直接影响整个定位系统的精度,针对图像匹配中存在的误匹配率较高等问题,提出了一种基于多层次FAST(MFAST)和优化采样的随机采样一致性(RANSAC)算法的图像匹配算法。首先采用MFAST算法提取角点,运用加速稳健特征算法确定主方向生成特征描述符;然后在基于RANSAC的框架下,利用改进的加权K-最近邻分类方法选取新的样本集合计算出最佳模型参数,从而剔除误匹配点。在真实场景下进行实验,结果表明,与传统算法相比,该算法能高效剔除误匹配点,提高图像的匹配精度,且满足实时性要求。
加权K-最近邻分类算法 随机抽样一致性 多层次FAST 加速稳健特征算法 图像匹配 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101104
作者单位
摘要
1 湖北工业大学机械工程学院, 湖北 武汉 430068
2 现代制造质量工程湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430068
为了解决重构图像中局部微小区域的成像质量问题,提出一种基于区域分割的压缩计算鬼成像方法。先获取复杂物体表面粗略轮廓的感兴趣区域(ROI),同时运用阈值分割方法进行边缘检测以提取图像中不感兴趣区域(N-ROI),并根据识别区域生成相应大小的随机散斑图;再结合压缩感知技术和二阶计算关联算法分别恢复分割的子图像,最后通过图像拼接技术对图像进行复原。实验结果表明,当采样3000次时,所提方法的峰值信噪比较传统计算鬼成像方法有超过9 dB的提升,且比采样500次时增加了约49.57%。该方法可解决其他传统方法中图像局部微小区域成像质量较差的问题,不仅能够大大减少采样数和目标区域空间强度运算量,同时显著提高了图像微小局部区域的成像质量,为关联成像方式提供了一种新的方案。
成像系统 计算鬼成像 关联成像 压缩感知 区域分割 散斑图 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101105
作者单位
摘要
1 合肥工业大学微电子设计研究所教育部IC设计网上合作研究中心, 安徽 合肥 230009
2 深圳清华大学研究院, 广东 深圳 518057
由于制造工艺的限制,RGB-Delta结构主动阵列有机发光二极管(AMOLED)子像素排列不规则,三基色子像素呈三角形分布,且每个像素单元由两个子像素构成,因此无法正常显示RGB图像。为了解决这一问题,本文通过分析RGB-Delta结构AMOLED子像素排列的特点,提出渲染单元内子像素的共用原则及方式,计算某一子像素与共用子像素在原图像中对应的灰阶差值,并提出基于阈值比较方法来计算最佳渲染权重系数,从而由原图像的像素灰阶值权重求和得到虚拟像素灰阶值。对算法进行随机图像测试,结果表明,处理后图像与原图像的均方误差平均值为4.68×10 -5,峰值信噪比平均值为40.45 dB。同时还对该算法进行了点屏显示验证,测试内容包括文字、线条等高频图像。本文算法在色彩不失真和有效控制彩边效应的情况下,较好地还原了图像信息。
成像系统 RGB-Delta结构 像素排列 子像素渲染 阈值比较 权重系数 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101106
作者单位
摘要
河海大学物联网工程学院, 江苏 常州 213022
针对工业铝材缺陷检测中由缺陷样本稀疏带来的训练过拟合、泛化性能差等问题,提出一种基于多任务深度学习的铝材缺陷检测方法。先基于Faster RCNN设计一个包含铝材区域分割、缺陷多标签分类和缺陷目标检测的多任务深度网络模型;再设计多任务损失层,利用自适应权重对各项任务进行加权平衡,解决了多项任务训练中的收敛不均衡问题。实验结果表明,在有限的数据集支持下,相较于单任务学习,该方法能够在保持分割任务的均交并比(MIoU)指标最优的情况下,分别提高多标签分类和缺陷目标检测的准确率,解决了由铝材缺陷检测样本少引起的检测精度较低的问题。对于多任务应用场景,该模型能够同时完成三个任务,减少推断时间,提高检测效率。
机器视觉 工业检测 缺陷检测 多任务学习 目标检测 图像分类 图像分割 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101501
作者单位
摘要
辽东学院信息工程学院, 辽宁 丹东 118000
针对公共环境中的声音事件识别问题,提出基于自适应粒子群优化(PSO)匹配追踪(MP)稀疏分解的声音事件识别算法。该算法在分析MP稀疏分解的基础上,先基于适应度函数改进PSO算法相关参数的自适应设置,再基于自适应PSO算法构建优化MP稀疏分解的目标函数及信号重构函数,实现自适应PSO算法优化MP稀疏分解,从而借助连续Gabor超完备集来提高最优原子的匹配程度,增强声音信号,提高特征的分类性能,最后使用优化的支持向量机(SVM)和复合特征实现公共环境中的声音事件准确识别。实验结果表明,与已有算法相比,所提识别算法显著降低了计算量,并取得了最优的声音识别率,且具有较好的识别鲁棒性。
机器视觉 声音事件识别 自适应粒子群算法 匹配追踪 稀疏分解 支持向量机 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101502
作者单位
摘要
武汉纺织大学机械工程与自动化学院, 湖北 武汉 430073
为提高机器人在切削加工柱形工件时的精准性和高效性,运用视觉重构与机器人运动联合技术,提出了一种基于双目视觉和激光靶标重构点生成机器人切削加工轨迹的算法。首先搭建CCD相机视觉环境以及圆点激光器测量装置,通过遍历工件表面形成动态轨迹;然后重构轨迹点并拟合成连续的切削加工路径,以自适应倍数离散差分算法规划机器人加工轨迹;最后通过机器人手眼系统的坐标系闭环链,将姿态轨迹换算成机器人关节运动角度,形成了从三维重构曲线到机器人轨迹姿态规划的整套自动加工方案。仿真实验结果表明,该方法能精准地提取工件轮廓的三维坐标,生成机器人空间曲线的姿态轨迹,完成切削加工任务。
双目视觉 激光靶标重构 曲线拟合 轨迹规划 手眼系统 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101503
作者单位
摘要
西南交通大学机械工程学院, 四川 成都 610031
针对线结构光自身分布不均匀且易受环境影响的问题,提出了一种基于二次平滑算法的线结构光中心线提取方法。首先对采集的图像进行感兴趣区域裁剪以减少激光条纹中心线提取的计算量;然后用灰度重心法提取激光条纹中心线的初始值,用均值法平滑激光条纹中心线初始位置的大凸起与毛刺;最后通过Savitzky-Golay滤波算法二次平滑激光条纹中心线的小凸起和毛刺。实验结果表明,与灰度重心法相比,该方法提取分辨率为1280 pixel×720 pixel的图像激光条纹中心线用时略快0.10 s,精度提高了19.15%~44.87%,且受光强变化的影响较小,满足实时性强、精度高、稳定性好的要求。
机器视觉 线结构光 灰度重心 亚像素 平滑处理 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101504
作者单位
摘要
1 沈阳建筑大学机械工程学院, 辽宁 沈阳 110168
2 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室, 陕西 西安 710049
以摄影测量为基础,旨在采用全站仪与普通数码相机相结合的方式,实现大型物体三维形状和颜色信息的高精度、快速、灵活获取。将普通数码相机刚性连接到全站仪的望远镜上搭建组合测量系统,借助全站仪的角度读数随时记录相机位姿;为了减弱窄视场相机标定中的参数耦合,先根据相机的物理特性直接标定相机主距参数;通过建立控制场确定其余相机的内参数及望远镜相对相机的位姿参数;借助两个公共标志点实现测站的任意转换,进而实现大型物体的三维形貌测量。实验表明,所提方法的长度测量相对误差不超过±1/100,角度误差不超过±0.6°,目前能够实现中等精度的大型物体三维形貌测量。
机器视觉 立体视觉 大型物体 三维测量 全站仪 摄影测量 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101505
作者单位
摘要
1 西安建筑科技大学理学院, 陕西 西安 710055
2 西安应用光学研究所, 陕西 西安 710065
3 西安现代控制技术研究所, 陕西 西安 710065
针对混合物成分识别难题,采用太赫兹时域光谱技术获得物质的特征吸收光谱,研究0.1~7.0 THz宽带太赫兹吸收光谱处理方法和特征光谱识别方法。先扣除空气环境中环境噪声、背景噪声和随温度变化的水蒸气吸收谱对待测物质造成的影响,获得用于识别的太赫兹吸收光谱;基于模板匹配、数值平滑、主吸收峰提取与识别和混合物成分判定等方法,建立混合物成分的太赫兹光谱提取分析模型;调用太赫兹光谱数据库,采用模板匹配和吸收峰峰值、面积比对的方法,依次判断识别扣除各样品的太赫兹吸收光谱。最后,依据算法模型完成混合火炸药的太赫兹特征光谱探测与识别。结果表明,所提方法可逐一分辨混合物成分,是一种可靠的太赫兹宽带光谱特性识别方法。
机器视觉 混合物识别 太赫兹光谱 模板匹配 吸收峰提取 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101506
作者单位
摘要
江苏大学汽车与交通工程学院, 江苏 镇江 212013
针对原始YOLOV3目标检测算法在车辆检测任务中存在的实时性不高的问题,提出了一种改进的车辆检测模型。该模型使用反残差网络作为基础特征提取层,以减少参数量,降低计算复杂度,解决梯度消失和梯度爆炸问题。并且使用组归一化降低批量大小对模型准确性的影响,同时用软化非极大值抑制降低漏检率,使用Focal-loss改进损失函数,使模型在训练时聚焦于难分类样本。改进后的模型参数量为YOLOV3的36.23%,每帧检测时间较YOLOV3降低了13.8 ms,平均类别精度提高了1.15%。结果表明,本文算法兼顾实时性和准确性,为车辆的实时性检测提供参考。
机器视觉 车辆 目标检测 YOLOV3 反残差网络 实时检测 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101507
作者单位
摘要
天津大学微电子学院, 天津 300354
卷积神经网络已成功应用于人脸识别,但是其提取的人脸特征忽略了局部特征。为了提取更加全面的人脸特征,提出一种将人脸特征融合与卷积神经网络结合进行人脸识别的算法。该方法将人脸图像经离散余弦变换后所获得的低频系数和人脸图像的局部二值模式特征分别作为人脸的全局特征和局部特征,再将两者加权融合后得到的图像输入卷积神经网络进行训练分类。在ORL和CAS-PEAL人脸数据库进行实验和数据分析,结果表明,该方法可以明显地提升人脸识别精度。
机器视觉 局部二值模式 卷积神经网络 人脸识别 离散余弦变换 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101508
作者单位
摘要
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072
图像特征匹配是图像信息处理领域中极其重要的一项技术,目前已广泛应用于图像拼接、三维重建和视觉运动计算等领域。针对图像特征匹配中匹配准确性低的问题,提出一种能够更好适应动态场景和重复纹理的惯性导航辅助图像进行特征点匹配的方法。该方法首先提取前后两帧图像的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征;然后利用惯性测量单元的测量数据解算相机的运动,并计算第一帧图像中的特征点在第二帧图像中可能出现的区域;最后将第一帧图像中的特征点和与其对应的第二帧图像的可能区域中的特征点进行匹配,得到两帧图像的特征点匹配结果。实验结果表明,该方法的匹配准确率可以达到92%,能够显著提高图像特征匹配的准确性。
机器视觉 特征匹配 区域匹配 惯性导航 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101509
作者单位
摘要
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
为了进一步提高大规模多种类点云模型识别与分类的准确率,提出了一种K近邻卷积神经网络模型。首先,利用最远点采样算法对点云模型均匀采样;其次,对采样后的点云模型用K近邻算法构建每个点的局部邻域,为防止信息的非局部扩散,对卷积层提取的特征也逐个建立局部邻域;然后,通过最大池化聚合所有局部特征得到点云模型的全局特征表示;最后,用全连接层与Softmax函数计算各类别对应的概率并分类。实验结果表明,本算法在公开数据集ModelNet40上的识别准确率为92%。与已有的点云模型识别与分类算法相比,能更有效地融合局部结构特征,提高点云模型识别与分类的准确率。
机器视觉 模型识别 K近邻 局部特征 缩放指数线性单元函数 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101510
张家强 1,2,3李潇雁 1,2,3李丽圆 1,2,3孙鹏程 2,4[ ... ]陈凡胜 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院智能红外感知重点实验室, 上海 200083
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 上海大学上海先进通信与数据科学研究所专业光纤与光接入网络重点实验室,专业光纤与先进通信国际联合研究实验室, 上海 200444
为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度残差全卷积网络的高精度云检测方法,能够实现对遥感影像云层目标像素级别的分割。首先,编码器通过残差模块的不断降采样提取图像深层特征;然后,应用双线性插值进行上采样,结合多层次编码后的图像特征完成解码;最后,将解码后的特征图与输入图像融合后再次进行卷积,实现端到端的云检测。实验结果表明,对于Landsat 8云检测数据集,所提方法的像素精度达到93.33%,比原版U-Net提高了2.29%,比传统Otsu方法提高了7.78%。该方法可以为云层目标智能化检测研究提供有益参考。
遥感 云检测 深度学习 语义分割 全卷积网络 残差网络 
激光与光电子学进展
2020, 57(10): 102801