作者单位
摘要
北京理工大学光电学院,北京 100081
煤矸石快速精准的识别对提升煤炭产能有着极大的影响,而现有的煤矸识别分选方法在分选设备、准确率以及效率上尚有不足。提出了一种基于深度学习的激光雷达双通道伪彩图像煤矸识别方法。首先,基于激光雷达距离通道信息,设定高度阈值去除目标矿石以外的干扰信息;其次,对原始点云数据降维投影,以快速获得煤矸反射强度信息和表面纹理特征;然后,对降维处理后的强度通道与距离通道进行融合,构建煤矸双通道伪彩图像数据集;在此基础上,针对伪彩数据集对经典稠密连接网络(DenseNet-121)进行优化,利用优化后的DenseNet-40网络进行模型训练及测试,测试结果表明:该模型对煤矸的识别率达94.56%,证明激光雷达采集的双通道伪彩图像在矿石识别领域具有科研和工程应用价值。
煤矸识别 激光雷达 双通道图像 深度学习 
激光与光电子学进展
2024, 61(4): 0437005
Yubin Fan 1,2,3†Hong Liang 4,5Yuhan Wang 6Shufan Chen 1,2,3[ ... ]Din Ping Tsai 1,2,3,*
Author Affiliations
Abstract
1 City University of Hong Kong, Department of Electrical Engineering, Hong Kong, China
2 City University of Hong Kong, Centre for Biosystems, Neuroscience, and Nanotechnology, Hong Kong, China
3 City University of Hong Kong, The State Key Laboratory of Terahertz and Millimeter Waves, Hong Kong, China
4 The Hong Kong University of Science and Technology, Department of Physics, Hong Kong, China
5 The Hong Kong University of Science and Technology, IAS Center for Quantum Technologies, Hong Kong, China
6 Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Ministry of Industry and Information Technology Key Lab of Micro-Nano Optoelectronic Information System, Guangdong Provincial Key Laboratory of Semiconductor Optoelectronic Materials and Intelligent Photonic Systems, Shenzhen, China
7 Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China
Quantum technologies rely on creating and manipulating entangled sources, which are essential for quantum information, communication, and imaging. By integrating quantum technologies and all-dielectric metasurfaces, the performance of miniature display devices can be enhanced to a higher level. Miniature display technology, such as virtual reality display, has achieved original commercial success, and was initially applied to immersive games and interactive scenes. While the consumer market has quickly adopted this technology, several areas remain for improvement, including concerns around bulkiness, dual-channel display, and noise reduction. Here, we experimentally realize a quantum meta-hologram concept demonstration of a miniature display. We fabricate an ultracompact meta-hologram based on 1 μm thick titanium dioxide (TiO2). The meta-hologram can be remotely switched with heralding technique and is robust against noise with the quantum entangled source. The platform can alter the miniature display channel by manipulating heralding photons’ polarization, removing speckles and multiple reflective light noise, improving imaging contrast, and potentially decreasing device weight. Imaging contrast increases from 0.36 dB under speckle noise influences to 6.8 dB in quantum correlation imaging. This approach has the potential to miniaturize quantum displays and quantum communication devices.
quantum meta-hologram display metasurface dual channel 
Advanced Photonics Nexus
2024, 3(1): 016011
作者单位
摘要
湖南师范大学物理与电子科学学院, 湖南长沙 410081
荧光光纤温度传感器利用光纤技术的远距离传输, 避开了恶劣的测温环境, 相较传统有源测温设备的接触式测量, 更适合在强电磁场、高压腐蚀等极端环境下的温度检测。针对传统的单通道电路读出结构易受外界干扰的弊端, 本文设计了一种双通道的小型实用的荧光测温系统。整个测温系统分为光路设计、电路设计和程序设计 3个部分。采用两路通道差分相减的创新思想, 完全消除了直流分量且基本不含有随机噪声, 从而得到了单一光滑的荧光衰减信号。最后通过标定实验, 得到荧光寿命与温度之间的函数关系。实验结果表明, 在 10~130 ℃的温度范围内, 标准温度偏差为 0.5 ℃, 基本满足强电磁场、高压腐蚀、微波热疗等一些恶劣环境下的测温需求。
荧光测温 双通道 信号读出 衰减曲线 fluorescence temperature measurement dual-channel signal readout attenuation curve 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(10): 1278
作者单位
摘要
重庆工商大学 机械工程学院 制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室,重庆 400067
为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置一种综合像素、结构相似度和梯度特征保留的损失函数,使该编码器结构可以充分提取红外与可见光图像的多层次特征,在融合层采用空间L1范数和注意力机制对级联双通道特征分别进行融合,最后设计对应的解码器对融合特征图像进行重构,获取最终的融合结果。通过与传统算法以及近年最新的深度学习算法进行实验对比,结果表明该方法在主观和客观上都具有优秀的综合性能。
红外与可见光图像融合 双通道网络 残差密集模块 注意力机制 自编码器 Infrared and visible image fusion Dual channel parallel network Residual dense module Attention model Auto-encoder network 
光子学报
2023, 52(11): 1110003
作者单位
摘要
1 西安邮电大学现代邮政学院,陕西 西安 710061
2 西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西 西安 710121
针对红外与可见光图像融合算法中存在的目标提取不充分、细节丢失等问题,提出一种基于改进的区域生长法(IRG)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像使用IRG进行目标提取,然后对红外和可见光图像使用非下采样剪切波变换(NSST),并对所得低频与高频分量进行引导滤波,由滤波后的红外和可见光低频分量通过基于IRG的融合规则得到低频融合系数,由增强的高频分量经过双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)得到高频融合系数,最后经NSST逆变换得到融合图像。用主观评价和6种常用客观评价指标对融合图像进行评估。实验结果表明,所提算法的融合图像目标突出、背景信息清晰、细节保留能力强,在主观和客观评价上均有明显优势。
图像处理 图像融合 改进的区域生长法 引导滤波 双通道脉冲发放皮层模型 非下采样Shearlet变换 
激光与光电子学进展
2023, 60(16): 1610009
作者单位
摘要
1 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东 青岛 266580
2 国网山东省电力公司,山东 济南 250003
3 中央司法警官学院信息管理系,河北 保定 071000
针对如何在训练样本有限的情况下更加充分提取和利用高光谱图像的空间信息和光谱信息这一问题,提出一种基于双通道特征增强(DCFE)的高光谱图像分类方法。首先,设计两个通道分别捕获光谱特征和空间特征,在每个通道中使用三维卷积作为特征提取器。然后,将降维后的光谱通道中的特征图与空间通道的特征图进行融合。最后,将融合了光谱特征和空间特征的特征图输入注意力模块中,通过提升重要信息的关注度和降低无用信息的干扰来实现特征增强。实验结果表明,所提方法在Indian Pines(3%训练样本)、Pavia University(0.5%训练样本)、Salinas(0.5%训练样本)和Botswana(1.2%训练样本)等4个高光谱数据集上的总体分类精度分别为96.57%、98.15%、98.95%和96.83%,与其他5种高光谱分类方法相比,所提方法在分类性能上取得了明显提升。
图像处理 高光谱图像分类 双通道 特征增强 注意力机制 
激光与光电子学进展
2023, 60(12): 1210012
作者单位
摘要
昆明理工大学国土资源工程学院,云南 昆明 650032
遥感图像融合作为一种整合多光谱和全色图像所包含信息的有效方法,在国土空间规划和灾情检测等应用领域已成为一种强大的技术。针对非下采样剪切波变换(NSST)域的融合策略进行研究,提出一种新的NSST域遥感图像融合方法。首先对源图像进行NSST,将其分解为低频系数和多方向的高频子带;然后,引入基于平均谱半径(MSR)的图像特征加权机制,将能量属性和改进的拉普拉斯能量和进行加权并应用于低频系数融合,以解决能量保存和细节提取问题;其次,开发一种改进的双通道脉冲耦合神经网络,并结合由方向信息确定权重的加权自适应方法来对高频子带进行融合;最后,利用融合后的低频系数和高频子带进行重构,得到融合后的图像。通过GF-2、GeoEye和WorldView-3这3种不同分辨率的共48组卫星影像验证了该方法的有效性。与5种融合方法的对比实验表明,该方法在视觉感知和定量评价指标方面都能取得较好的效果。
遥感 图像融合 非下采样剪切波变换 双通道脉冲耦合神经网络 加权自适应 平均谱半径 
激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1028004
作者单位
摘要
1 西安邮电大学电子工程学院, 陕西 西安 710121
2 西安邮电大学通信与信息工程学院, 陕西 西安 710121
针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标模糊、细节丢失、算法不稳定等问题, 提出了一种基于模糊 C均值聚类(Fuzzy C-means, FCM)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。原图像经过非下采样剪切波变换(Nonsubsampled Shearlet Transform, NSST)后对低频子带进行引导滤波增强, 再利用 FCM与双通道脉冲发放皮层模型(Dual Channel Spiking Cortical Model, DCSCM)结合对高低频子带进行融合, 最后经 NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明, 本文算法稳定, 主观评价上所得融合图像目标明确, 细节保留较为完整, 客观评价上在标准差、互信息、平均梯度、信息熵和边缘保留因子等评价标准中表现优良。
图像处理 模糊 C均值聚类 引导滤波 双通道脉冲发放皮层模型 image processing fuzzy C-mean guided filtering dual channel spiking cortical model 
红外技术
2023, 45(3): 249
作者单位
摘要
南京邮电大学电子与光学工程学院、柔性电子(未来技术)学院,南京 210000
在公共安全、**等领域高分辨率热红外图像能够提供更多的场景细节信息, 有着广泛的应用需求,但高昂的设备成本限制了高分辨率红外图像的获取。为此设计了一种多级跳线深层残差卷积神经网络(DR-CNN), 通过软件超分辨的方法重构出高分辨率的红外图像。采用多级跳线双通道注意力残差块增加卷积深度以解决卷积层间缺乏关联性的问题; 使用Concat模块实现局部特征信息的融合, 利用反卷积层进行特征图像的上采样, 使其直接从低分辨率图像学习到高分辨率图像以降低训练的复杂度, 加快运行速度。所提算法与SRCNN, FSRCNN和ADSR等算法进行对比测试, 使用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)作为算法的评价指标。实验结果表明提出的RD-CNN算法优于其他对比算法, 生成的高分辨率图像细节丰富且清晰。
热红外图像 超分辨重建 多级跳线 双通道 注意力残差块 Concat层 thermal infrared image super-resolution reconstruction multi-level skip dual-channel attention residual block Concat layer 
电光与控制
2023, 30(3): 27
作者单位
摘要
西安工业大学光电工程学院,陕西 西安 710021
针对头盔显示系统高像质、全彩显示、结构简单紧凑的应用需求,提出双自由曲面棱镜结构,利用离轴折/反射的原理,设计了一款双通道头盔显示光学系统。通过自定义约束函数,构建了双棱镜模型,运用矩形阵列光瞳采样算法结合矢量像差理论,迭代优化了离轴非旋转对称系统。所设计的投影和透射双通道系统工作波段为400~700 nm,出瞳直径为8.5 mm,出瞳距离为21 mm,体积为41.5 mm×31.5 mm×14.1 mm。投影通道视场为45°,全视场调制传递函数值在61 lp/mm处大于0.3,透射通道视场为52°,全视场调制传递函数值在30 cycle/(°)处大于0.4。对双通道系统进行了眼球动态像质分析,结果表明,在出瞳直径范围内,人眼所接收到的像质基本不受眼球姿态的影响。该双棱镜结构为下一代双通道头盔显示系统提供了可参考的设计方向。
光学设计 头盔显示器 自由曲面棱镜 离轴光学系统 双通道系统 
激光与光电子学进展
2023, 60(5): 0522006

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