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————  封面论文导读  ————

眼见为实,高速超分辨结构光照明显微更快更清晰  

西安交通大学雷铭教授团队在《激光与光电子学进展》发表题为“高速超分辨结构光照明显微的关键技术及应用”的特邀综述文章,重点介绍了结构光照明显微技术的硬件设计与图像重构算法中关键的实验要点与技术难点,同时列举了其在生物成像中的应用,最后探讨了结构光照明显微技术未来的发展方向...详细

————  “单光子和单像素成像”专题征稿倒计时30天!  ————

单像素/单光子成像技术是光学成像领域的践行者和研究热点之一,为集中展示该领域的最新研究进展,促进学术交流,推动相关领域向纵深发展,韩申生、吴令安、尤立星携手组织“单光子和单像素成像”专题《激光与光电子学进展》决定在2021年5月(第10期)正刊上推出该专题,现公开征集该领域内的高水平研究论文和综述。该专题公开征稿活动推出之后,我们陆续收到了大量优秀稿件,稿件征集将于1月31日截止,欢迎来稿,期待您的佳作...详细

本期栏目(2020.24)

综述成像系统机器视觉全息图像处理遥感与传感器医用光学与生物技术


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 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24期优秀论文  ————

高速超分辨结构光照明显微的关键技术及应用 (封面文章)(特邀综述)

赵天宇,汪召军,冯坤,梁言生,何旻儒,云雪,雷铭

[第一单位] 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

[摘要] 光学显微成像技术无论是在临床诊疗还是在基础科学研究上都发挥着重要的作用。伴随着新型荧光探针、光学控制、探测器件的不断发展,超分辨光学显微技术突破了传统光学衍射极限的限制,为现代生物医学研究提供了新的工具...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.240001 

基于单分子定位成像技术的研究及展望

李雨竹,李传康,郝翔,刘旭,匡翠方

[第一单位] 浙江大学光电科学与工程学院现代光学仪器国家重点实验室

[摘要] 超分辨显微技术突破衍射极限的分辨能力为研究纳米尺度的超精细结构和生理学过程提供了有力的观察手段,对研究细胞的功能以及疾病的发病机制有十分重要的影响,具有十分重要的生物医学意义。单分子定位成像技术作为超分辨成像技术的一个分支,具有重大的科研价值...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.240002 

基于相位拟合的莫尔条纹局部倾角计算

薛鹏永,何勇,郭仁慧,李建欣,徐海飞

[第一单位] 南京理工大学电子工程与光电技术学院

[摘要] 提出了一种精确求取莫尔条纹局部倾角的图像处理方法,可用于求解在渐进多焦点镜片屈光度测量中出现的莫尔条纹局部倾角。研究了实际采集到的条纹图片特性,分析了理论推导时假设测量条件与实际测量条件的矛盾,进一步探究表明实际测量所需的莫尔条纹角度实质上...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.241009 

散斑成像中散斑旋转去相关角的影响因素

佘明,施瑶瑶

[第一单位] 南京航空航天大学党政办公室

[摘要] 研究散斑旋转去相关的原理,分析散斑旋转去相关角的影响因素,推测出散斑旋转去相关角主要受散斑无序程度和计算时所用散斑面积大小这两方面因素的影响。为进行实验验证,分别改变光学系统的四个可调参数来观测散斑旋转去相关角的相应变化,即改变计算时所用的散斑面积...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.241015 

基于多分支结构的点云补全网络

罗开乾,朱江平,周佩,段智涓,荆海龙

[第一单位] 四川大学计算机学院

[摘要] 点云是一种重要的三维表达方式,在计算机视觉和机器人领域都有着广泛的应用。由于真实应用场景中存在遮挡和采样不均匀等情况,传感器采集的目标物体点云形状往往是不完整的。为了提取点云的特征和补全目标点云,提出了一种基于多分支结构的点云补全网络...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.241019 

基于Canny算子改进型的影像测量边缘检测

张加朋,于凤芹

[第一单位] 江南大学物联网工程学院

[摘要] 针对采用高斯滤波器对图像进行滤波会导致图像边缘平滑,人为设定高、低阈值会导致阈值的自适应性差,采用双阈值法去除虚假边缘会导致去除效果不佳等问题,提出改进的Canny边缘检测算法并应用于影像测量领域。首先使用开关中值滤波代替高斯滤波...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.241024 

基于深度学习特征融合的视网膜图像分类

张添福,钟舜聪,连超铭,周宁,谢茂松

[第一单位] 福州大学机械工程及自动化学院

[摘要] 针对光学相干层析视网膜图像进行人工分类诊断时存在漏检、效率低等问题,提出一种基于深度学习技术构建联合多层特征的卷积神经网络分类算法。首先通过均值漂移和数据归一化算法对视网膜图像进行预处理,并结合损失函数加权算法解决数据不平衡问题;其次使用轻量深度可分离卷积...

 全文 | 引用本文 | 本期目录2020年第57卷第24期, p.241025