杨坚 1马跃 1于文博 1李少辉 2[ ... ]李松 1,3,*
作者单位
摘要
1 武汉大学 电子信息学院 ,湖北 武汉 430072
2 中国空间技术研究院北京 100098
3 武汉量子技术研究院 ,湖北 武汉 430206
星载单光子激光雷达以超高灵敏度和超高重频的优势,在海洋探测领域展现了广泛的应用前景。雷达系统中的单光子探测器件具有极高的灵敏度,可以探测光子量级的回波信号,同时也极易受太阳背景光噪声影响。由于背景噪声直接影响激光雷达的工作性能,还会对星上原始的数据量产生影响,在卫星系统设计阶段,对噪声强度的准确估计至关重要。本文综合考虑大气后向散射、水面反射及水体后向散射的贡献,建立了一个星载单光子激光雷达海洋噪声的估计模型。以全球首个对地观测星载激光雷达ATLAS为例,在输入系统参数和环境参数后,模型估计的噪声与ATLAS实测噪声误差在15%以内,证实了该噪声模型的正确性。
光子计数 激光雷达 海洋探测 噪声模型 photon counting Lidar application in marine systems noise model 
红外与毫米波学报
2024, 43(3): 391
作者单位
摘要
武汉光电国家研究中心华中光电技术研究所,湖北 武汉 430223
提出一种基于迭代自适应滤波原理的端到端深度神经网络。该网络旨在解决由简单透镜的光学结构引起的显著图像边缘模糊问题。利用具有大视场的单个胶合透镜,提出一种像素级去模糊滤波器,该滤波器可有效地适应模糊的空间变化,从而恢复输入图像的模糊特征。通过模拟和在原型摄像机系统上进行的实验验证了所提方法的有效性。
计算成像技术 图像退化模型 图像重建 大视场 深度学习 
激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1037003
赵艳芳 1,2孙鹏 1,2,*董明利 1,2刘其林 2,3[ ... ]王君 1,2
作者单位
摘要
1 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京 100192
2 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京 100192
3 长春理工大学光电工程学院,吉林 长春 130022
在轨组装、维修等航天应用需要大尺寸高精度的在轨测量手段,而视觉测量具有极大的应用潜力。针对目前在轨多相机视觉测量系统缺少人工参考物辅助相机定向的问题,提出一种利用恒星和基准长度尺使多相机视觉测量系统实现外方位参数标定的方法。首先提出一种基于相对外方位参数的恒星和基准长度尺成像模型,解决无人工目标点时多相机空间位置和姿态的解算问题;然后提出一种基于先验误差估计的加权联合平差算法,将三类不同数据融合,实现多相机外方位参数高精度标定。实测实验表明,利用所提标定方法,恒星和基准长度尺端点像面误差的标准差分别为0.48 μm(1/7像素)和0.21 μm(1/16像素)。另外,在2.5 m×1.4 m的测量范围内,所提方法的空间XYZ坐标误差的标准差分别为0.15 mm、0.04 mm和0.05 mm。所提方法能为视觉测量在轨应用中面临的系统参数标定问题提供方法和参考数据。
多相机系统 在轨标定 相对外方位参数模型 联合平差 
激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1011003
作者单位
摘要
1 华中光电技术研究所—武汉光电国家研究中心,湖北武汉430223
2 武汉设计工程学院信息工程学院,湖北武汉430225
红外小目标检测通常受制于较远的成像距离,使得提取目标特征成为了一种困难,如何增强目标的特征表达是近些年的主要方向之一。而过于复杂的特征表达会损失推理速度,这对于有实时性要求的红外小目标检测任务是不利的。通过使用重参数化技术结合领域中常用的残差网络作为特征提取网络,再使用额外注意力与通道注意力作为特征增强模块与特征融合模块,在数据集上取得了较好的结果。提出的模型在 SIRST 与 IRSTD-1K 数据集上分别取得了 0.734 与 0.638 的 mIoU 值,同时参数量和计算复杂度只有 0.306 M 与1.114 G FLOPs。该模型能够在推理阶段保持较少参数的同时拥有和其他领先的方法相近甚至领先的性能,在串行运行的环境上有着明显的优势。
红外小目标检测 深度学习 卷积神经网络 模型压缩 注意力机制 infrared small targets detection deep learning convolutional neural networks model compression attention mechanism 
光学与光电技术
2024, 22(1): 10
作者单位
摘要
1 西安交通大学机械工程学院航空发动机研究所,陕西 西安 710049
2 空军工程大学航空动力系统与等离子体技术全国重点实验室,陕西 西安 710038
激光粉末床熔融增材制造面临质量稳定一致性的挑战,铺粉质量是影响成形件质量的重要因素。近年来,计算机视觉在铺粉缺陷监测中的应用表现突出,但其性能却受到标注数据数量不足的限制。针对这一问题,笔者设计了基于视觉大模型分割一切模型(SAM)的铺粉缺陷分割模型(PSAM)。针对SAM预训练参数的知识迁移问题,引入Adapter模块实现参数微调;针对铺粉分割任务中类别信息的需求,改进了SAM中的掩码解码器;针对工业场景中人工提示难的问题,提出了自动提示生成器,实现了视觉提示的自动生成。在训练样本数量仅为50的情况下,PSAM表现出了良好的分割性能,平均交并比(mIoU)可达到65.02%,相较于Deeplab v3和U-Net分别提升了8.52个百分点和5.31个百分点。本研究展示了视觉大模型在增材过程监控中的应用价值和应用潜力。
激光技术 激光粉末床熔融 过程监测 视觉大模型 缺陷检测 
中国激光
2024, 51(10): 1002319
Yiwei Chen 1,2Yi He 1,2,*Hong Ye 1Lina Xing 1,2[ ... ]Guohua Shi 1,2,3
Author Affiliations
Abstract
1 Jiangsu Key Laboratory of Medical Optics, Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences, Suzhou 215163, P. R. China
2 School of Biomedical Engineering (Suzhou), Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China Hefei 230026, P. R. China
3 Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200031, P. R. China
The prediction of fundus fluorescein angiography (FFA) images from fundus structural images is a cutting-edge research topic in ophthalmological image processing. Prediction comprises estimating FFA from fundus camera imaging, single-phase FFA from scanning laser ophthalmoscopy (SLO), and three-phase FFA also from SLO. Although many deep learning models are available, a single model can only perform one or two of these prediction tasks. To accomplish three prediction tasks using a unified method, we propose a unified deep learning model for predicting FFA images from fundus structure images using a supervised generative adversarial network. The three prediction tasks are processed as follows: data preparation, network training under FFA supervision, and FFA image prediction from fundus structure images on a test set. By comparing the FFA images predicted by our model, pix2pix, and CycleGAN, we demonstrate the remarkable progress achieved by our proposal. The high performance of our model is validated in terms of the peak signal-to-noise ratio, structural similarity index, and mean squared error.
Fundus fluorescein angiography image fundus structure image image translation unified deep learning model generative adversarial networks 
Journal of Innovative Optical Health Sciences
2024, 17(3): 2450003
作者单位
摘要
宁夏大学 物理与电子电气工程学院,宁夏 银川 750021
针对文本生成图像任务中的文本编码器不能深度挖掘文本信息,导致后续生成的图像存在语义不一致的问题,本文提出了一种改进DMGAN模型的文本生成图像方法。首先使用XLnet的预训练模型对文本进行编码,该模型在大规模语料库的预训练之下能够捕获大量文本的先验知识,实现对上下文信息的深度挖掘;然后在DMGAN模型生成图像的初始阶段和图像细化阶段均加入通道注意力模块,突出重要的特征通道,进一步提升生成图像的语义一致性和空间布局合理性,以及模型的收敛速度和稳定性。实验结果表明,所提出模型在CUB数据集上生成的图像相比原DMGAN模型,IS指标提升了0.47,FID指标降低了2.78,充分说明该模型具有更好的跨模态生成能力。
文本生成图像 XLnet模型 生成对抗网络 通道注意力 text-to-image XLnet model generate adversarial networks attention of channel 
液晶与显示
2024, 39(2): 168
Author Affiliations
Abstract
1 Saint-Petersburg Electrotechnical University "LETI", Saint Petersburg, 197022, Russian Federation
2 Alferov Saint-Petersburg National Research Academic University of the Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg, 194021, Russian Federation
3 Saint Petersburg Polytechnic University of Peter the Great, Saint Petersburg, 195251, Russian Federation
4 Shubnikov Institute of Crystallography of Federal Scientific Research Centre “Crystallography and Photonics”, Russian Academy of Sciences, Moscow, 119333, Russian Federation
5 National Research Center ‘Kurchatov Institute’, Moscow, 123182, Russian Federation
6 University associated with IA EAEC, Saint Petersburg, 194044, Russian Federation
7 Institute for Analytical Instrumentation, Saint Petersburg, 198095, Russian Federation
8 Ioffe Institute, Saint Petersburg, 194021, Russian Federation
A new theoretical method to study super-multiperiod superlattices has been developed. The method combines the precision of the 8-band kp-method with the flexibility of the shooting method and the Monte Carlo approach. This method was applied to examine the finest quality samples of super-multiperiod Al0.3Ga0.7As/GaAs superlattices grown by molecular beam epitaxy. The express photoreflectance spectroscopy method was utilized to validate the proposed theoretical method. For the first time, the accurate theoretical analysis of the energy band diagram of super-multiperiod superlattices with experimental verification has been conducted. The proposed approach highly accurately determines transition peak positions and enables the calculation of the energy band diagram, transition energies, relaxation rates, and gain estimation. It has achieved a remarkably low 5% error compared to the commonly used method, which typically results in a 25% error, and allowed to recover the superlattice parameters. The retrieved intrinsic parameters of the samples aligned with XRD data and growth parameters. The proposed method also accurately predicted the escape of the second energy level for quantum well thicknesses less than 5 nm, as was observed in photoreflectance experiments. The new designs of THz light-emitting devices operating at room temperature were suggested by the developed method.
super-multiperiod superlattice photoreflectance spectroscopy Kane model kp-method energy band diagram light amplifiers 
Journal of Semiconductors
2024, 45(2): 022701
作者单位
摘要
1 海军研究院,北京 10016
2 湖南大学 电气与信息工程学院,长沙 410073
微小型无人飞行器的屏蔽效能对其抗外部强电磁干扰能力有显著影响。针对微小型飞行器物理空间小、屏蔽效能难以测量的困难,提出一种基于扩比模型的等效获取方法,将原模型等比例扩大n倍得到扩比模型,利用常规屏蔽效能测试方法和测试仪器测量得到扩比模型的屏蔽效能,再根据扩比模型和原模型屏蔽效能的关系得到原模型的屏蔽效能。以巡飞弹和四旋翼无人机两种典型微小型飞行器为例进行了仿真,结果表明原模型在频率f处的屏蔽效能等于扩比模型在频率f1=f/n处的屏蔽效能,验证了该方法的正确性。在此基础上,总结提出了基于扩比模型的等效测试流程,为微小型飞行器屏蔽效能的测试提供了一种可行的测试方法。
屏蔽效能 微小型无人飞行器 扩比模型 等效测试方法 shielding effectiveness miniature unmanned aerial vehicle large-scale model equivalent testing method 
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043003
光电工程
2024, 51(1): 230276

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