如无法正常浏览请点击这里

为了全面、准确、快速地反映光电子领域成像方向的最新进展, 《激光与光电子学进展》自2020 年1月开始, 每月的下半月刊定期出版“先进成像”专刊, 内容包括与成像技术有关的综述与研究论文。期刊将呈现一批高质量的特邀综述,敬请期待。

————  封面论文导读  ————

计算成像技术及应用最新进展   

计算成像属于光学、数学和信号处理于一体的交叉学科,不同于基于工业化时代建立起来的传统光电成像,该技术将照明、光学传播路径、光学系统、成像电路和显示等以全局观点描述的方式,打破了目前光电成像技术的分立式表征方法;同时,也突破了传统光电成像“所见即所得”的信息获取和处理方式的限制。 计算成像技术是面向问题导向的,即针对特定问题对成像链路中光源、传输介质等进行相应处理以达到预期目的。

计算成像技术由于具有高性能的计算能力以及全局化的信息处理能力,突破了传统成像技术难以解决的种种难题,使得超衍射极限成像、无透镜成像、大视场高分辨率成像以及透过散射介质清晰成像成为了可能,带来了成像领域的又一次新的变革,引领光电成像从工业化时代走向信息化时代 ...详细»

  

本期栏目(2020.2)

 卷首语;  综述;  成像系统;  机器视觉;   图像处理;   


» 点击投稿

» 综述征稿

» 精选综述

» 特色专题

» 邮件订阅

» 最新录用

» 过刊浏览

» 优秀论文

» 阅读排行

» 下载排行

» 栏目典藏

↑扫描二维码,添加编辑为好友,加入《激光与光电子学进展》作者微信交流群。

 基本信息

 创刊:1964年·半月刊

 名称:激光与光电子学进展

 电话:021-69918427

 邮箱:lop@siom.ac.cn

 地址:上海市嘉定区清河路390号

————  2020年第2期优秀论文  ————

计算成像技术及应用最新进展(封面论文,特邀综述)

邵晓鹏, 刘飞, 李伟, 杨力铭, 杨思原, 刘佳维

[第一单位] 西安电子科技大学物理与光电工程学院

[摘要] 计算成像技术( CIT)是一类有别于传统光学成像“所见即所得”的信息获取和处理方式的新体制成像方式. 随着新型光电器件的发展和硬件计算能力的提升,计算成像技术在光电成像领域呈现出蓬勃发展的趋势.计算成 像技术通过对光场信息进行采集和计算,达到传统成像无法企及的信息利用率和解译度....

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第2期, p.020001 

基于剪切波变换的改进全变分散斑去噪方法

邱岳, 唐晨, 徐敏, 黄圣鉴, 雷振坤

[第一单位] 天津大学电气自动化与信息工程学院

[摘要] 在散斑去噪过程中保持图像边缘纹理特征,是光学相干层析图像处理技术的难题.散斑去噪过程中的散 斑残留和边缘纹理模糊是该难题的主要诱导因素.为解决这一难题,提出一种基于剪切波变换的改进全变分散 斑去噪方法.该方法结合剪切波变换和传统全变分模型...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第2期, p.021003 

基于卷积神经网络的雷达人体动作与身份多任务识别

侯春萍, 蒋天丽, 郎玥, 杨阳

[第一单位] 天津大学电气自动化与信息工程学院

[摘要] 为弥补单任务识别未充分利用相关任务监督信息的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络的多任务识别模 型.该模型引入注意力机制,对任务共享层的特征进行重校正,并结合多尺度结构进行特征融合,最后在任务特定 层上进行多任务识别....

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第2期, p.021009 

基于残差通道注意力网络的医学图像 超分辨率重建方法

刘可文, 马圆, 熊红霞, 严泽军, 周志军, 刘朝阳, 房攀攀, 李小军, 陈亚雷

[第一单位] 武汉理工大学信息工程学院

[摘要] 针对医学图像超分辨率重建过程中高频信息缺失导致的模糊问题,提出了一种基于残差通道注意力网络的 医学图像超分辨率方法.提出的方法在残差网络的基本单元上去除了批规范化层以稳定训练....

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第2期, p.021014 

基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法

陶四杰, 白瑞林, 王昌龙

[第一单位] 江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室

[摘要] 针对双目视觉系统中单调法校正阴影区相位噪声时存在校正不足的问题,提出了一种改进型相位校正方 法.利用四步相移与多频外差求解工件表面的绝对相位信息,通过单调不减性对相位噪声进行校正.分析多组实 验对象校正不足时相位噪声特点....

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第2期, p.021503 

远红外车载图像实时行人检测与自适应实例分割

于博, 马书浩, 李红艳, 李春庚, 安居白

[第一单位] 大连海事大学信息科学技术学院

[摘要] 针对红外图像检测与分割任务中颜色信息缺失,特征细节模糊并带有噪声,当目标数量较多时传统方法提 取过程速度较慢等问题,提出一种用于远红外图像的优化 YOLO 检测与分割网络模型.提出的两个优化点分别 ....

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第2期, p.021507