作者单位
摘要
1 中国科学院西安光学精密机械研究所,西安 710119
2 中国科学院大学,北京 100039
针对光路对接准直目标识别算法对双目标粘连状态无法判别的问题,提出了基于二进制大对象(Binary Large Object,BLOB)区域和边缘特征分析的准直图像双光学目标识别方法。首先,对二值化图像进行数字形态学处理,计算全图各BLOB区域的面积、中心、轴长、区域、有效BLOB区域个数等信息。其次,对有效BLOB区域个数大于1的完全分离双目标准直图像,统计各BLOB区域中心分别为位于两个面积最大的BLOB区域内的BLOB数量,数量小的候选BLOB区域为主激光目标,数量大的候选BLOB区域为模拟光目标。然后,对于有效BLOB区域个数等于1的待识别图像,从左、右、上、下4个方向分别提取模板边缘图像的有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列,搜索有效坐标序列和待识别边缘图像坐标序列的最大相关系数对应的有效坐标序列。当4个方向的相关系数全部大于0.95时,待识别图像为模拟光目标;当4个方向的相关系数都小于0.95时,待识别图像为主激光目标;否则待识别图像为粘连图像。实验结果表明:提出的双光学目标识别算法,不仅能够识别完全分离的模拟光目标和主激光目标,误差小于3个像素,处理时间小于1 s,而且能够判别处于粘连状态的光学目标和单个独立的光学目标,满足光路对接准直图像识别算法对于自适应性、精度和效率的要求。
光路对接准直 BLOB区域 边缘特征分析 双光学目标识别 粘连图像识别 Optical path docking collimation BLOB region Edge feature analysis Dual optical target recognition Adhesion image recognition 
光子学报
2024, 53(2): 0210001
李栋梁 1,2蔡红星 1,2,*任玉 1,2李霜 1,2[ ... ]张桁源 1,2
作者单位
摘要
1 长春理工大学物理学院,吉林 长春 130022
2 长春理工大学吉林省光谱探测科学与技术重点实验室,吉林 长春 130022
3 吉林求是光谱数据科技有限公司,吉林 长春 130000
目前的显微光谱成像系统的探测模块主要以推扫型光谱成像仪为主,无法进行动态微观样本的观测。基于超材料宽谱调制型光谱成像技术体制,使用该原理研制的快照式光谱相机作为探测模块,其与显微镜模块形成新型的快照式显微光谱成像系统。该系统可实时获取样本的光谱曲线与光谱图像信息。同时利用该系统获取不同藻类的吸收光谱曲线,进一步使用基于支持向量机的图像分割识别算法,对水中的动态藻类样本进行识别。共测试样本80个,预测结果准确率为100%,召回率为65.52%,为快照式光谱成像技术在显微领域的应用奠定基础。
显微镜 光谱成像 快照式 吸收光谱 目标识别 
激光与光电子学进展
2024, 61(6): 0618023
作者单位
摘要
电子科技大学成都学院,成都 611000
针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题, 设计并提出基于改进稀疏表示的方法。首先以传统稀疏表示分类(SRC)为基础, 在全局字典上求解稀疏表示系数矢量。在此基础上, 按照类别选择局部最佳字典, 并据此进行测试样本的重构表示, 最终, 通过比较不同类别的重构误差大小进行目标类别确认。实验中采用MSTAR数据集作为样本进行测试和验证。结果证明了所提方法的性能优势。
合成孔径雷达(SAR) 目标识别 改进稀疏表示 局部字典 Synthetic Aperture Radar (SAR) target recognition modified sparse representation local dictionary 
电光与控制
2023, 30(9): 0036
作者单位
摘要
1 沈阳化工大学 信息工程学院,辽宁 沈阳 110142
2 96901部队,北京 100094
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别是SAR图像解译的重要应用。为提高SAR目标识别的稳健性,本文提出基于深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)的属性散射中心匹配方法。属性散射中心参数特征丰富,能够很好地反映目标的局部散射特性。DBN发挥深度学习优势,可以实现测试样本与模板样本散射中心集的稳健匹配,并且能够较好地适应噪声干扰、部分缺失等情形。在构建的属性散射中心匹配关系的基础上,定义相似度度量准则。基于最大相似度的原则确定测试样本所属类别。实验依托MSTAR数据集开展,经验证,所提方法对于SAR目标识别问题具有良好的有效性和稳健性。
合成孔径雷达 目标识别 属性散射中心 深度信念网络 synthetic aperture radar target recognition attribute scattering center deep belief network 
液晶与显示
2023, 38(11): 1511
张欣 1,*乔继红 2,*张慧妍 2,3张雁 1[ ... ]许继平 2,3
作者单位
摘要
1 联想集团 神奇工场通讯技术有限公司,北京 100089
2 北京工商大学 计算机与人工智能学院,北京 100048
3 北京工商大学 中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室,北京 100048
基于手机成像质量颜色评价的必要性,提出一种融合相机主观场景成像色彩和白平衡的自动评测方法(CIQA),以充分提取彩色图像相关特征并模拟人眼视觉感知特性来评价图像颜色。首先使用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)与透射变换相结合的方法,标识主观图像中ColorChecker标准二十四色卡对应的位置;而后构建离差率最小二乘法模型,并采用专家赋权法和熵权法计算色彩还原和白平衡指标权重分配比例;最后,通过多指标权重值对TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)进行改进,确定各方案与典型正负理想方案的接近程度,实现对智能手机成像质量颜色的优劣排序。对真实场景采集的图片进行实验,并与现有的两种决策方法进行对比验证。结果表明,所提方法能提高评价效率、节省人力,并可以获得与人眼主观判断一致性较好的评价结果。
目标识别 指标 离差率最小二乘法 颜色 智能手机 target recognition indicator deviation least square method color smart phone 
液晶与显示
2023, 38(11): 1490
作者单位
摘要
1 微米纳米加工技术全国重点实验室, 上海 200241
2 上海交通大学 微纳电子学系, 上海 200241
近年来仿生扑翼飞行器利用视觉系统自主飞行成为一个具有广泛前景的研究方向, 然而, 其有限的带载能力对视觉传感器的类型、尺寸和重量提出了严格要求。目前商用图像处理模块的尺寸和重量较大, 且需要回传图像信息至地面控制系统处理, 文章旨在设计一款轻量化机载单目视觉系统, 帮助微型仿生扑翼飞行器获取外界信息并实现智能自主的飞行。相比于其他图像处理模块, 此系统以国产高算力芯片K210为核心进行设计, 可脱离电脑端完成图像处理, 尺寸仅为2.2cm×2.3cm, 重量仅为3g, 内部兼容轻量化网络模型实现分类识别, 通过串口进行信息交互, 控制扑翼飞行器实现手势识别和目标追踪。
仿生飞行器 单目视觉系统 卷积神经网络 轻量化 目标识别 机载图像处理 串口通信 自主飞行 bionic aircraft monocular vision system convolution neural network lightweight target recognition onboard image processing serial communication autonomous flight 
半导体光电
2023, 44(2): 257
孙思宇 1,2丁红昌 1,2,*曹国华 1,2
作者单位
摘要
1 长春理工大学 机电工程学院,长春 130022
2 长春理工大学 重庆研究院,重庆 401135
为了解决“猫眼”目标在夜晚环境下难识别的问题,提出了一种基于归一化中心矩的轮廓匹配“猫眼”目标识别方法。首先利用中值滤波对图像进行去噪,采用固定阈值分割完成了对图像的分割,使得“猫眼”目标与部分背景分离,使用Roberts边缘检测提取出了所有物体的边缘,最后采取了基于归一化中心矩的轮廓匹配算法,该算法不受平移和放缩的影响,提取出了图像中的所有圆形目标,并利用面积判别识别了真实目标,对识别出的目标绘制最小外接圆,利用圆心坐标对其定位。通过对不同光照强度下的“猫眼”图像进行实验与对比,验证了该方法的可行性,并通过目标识别评价指标验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法的全局准确率可达92.1%,可以在夜晚环境不同光照强度下成功地对“猫眼”目标进行识别。
夜晚环境 “猫眼”效应 目标识别 轮廓匹配 归一化中心矩 night environment “cat’s eye” effect target recognition contour matching normalized central moment 
强激光与粒子束
2023, 35(6): 069002
作者单位
摘要
1 安徽工程大学电气工程学院,安徽 芜湖 241000
2 高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室,安徽 芜湖 241000
3 芜湖市固高自动化技术有限公司,安徽 芜湖 241000
针对视觉同步定位与建图算法在遮挡情况下易受到干扰而导致定位误差较大且闭环检测精度较低等问题,提出一种融合混合注意力实例分割的视觉同步定位与建图算法。该算法能够动态调整被遮挡物识别权重,在出现遮挡情况时提升对被遮挡物的特征提取与识别能力。同时采用概率去误匹配算法去除错误匹配点对,增加位姿求解及关键帧选取精度,从而更好地修正机器人位姿、提高系统构图的准确率。通过KITTI公开数据集和真实场景对所提算法进行测试,结果表明,所提算法在闭环准确率上与ORB-SLAM2算法相比约提高10.7%,平移误差约减小27.6%,体现了良好的构图能力。
遥感 同步定位与地图构建 注意力机制 实例分割 目标识别 闭环检测 
激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1028008
作者单位
摘要
西安邮电大学 通信与信息工程学院, 西安 710100
为了高效准确地滤掉云烟雾等悬浮粒子, 减少对激光成像引信工作的影响, 采用了改进的Harris+最小核值相似区域(SUSAN)角点检测算法与矩形度结合的目标识别方法。改进算法在原有Harris和SUSAN算法基础上, 利用8邻域模板标准差对目标像素点进行初次筛选获得候选角点, 经高斯滤波后, 利用改进的角点响应函数值进行二次筛选, 再通过非极大值抑制得到最终角点, 最后利用矩形度对目标与干扰进行二次区分。通过理论分析和实验验证可知, 95%的目标能被有效地识别出来。结果表明, 该方法能高效准确地区分目标与干扰, 同时满足实时性要求, 为激光成像引信抗干扰方面提供了一定的理论参考。
激光技术 目标识别 特征提取 Harris算法 最小核值相似区域算法 laser technique target recognition feature extraction Harris algorithm smallest univalue segment assimilating nucleus alg 
激光技术
2023, 47(2): 267
作者单位
摘要
重庆移通学院, 重庆 401520
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题, 采用非线性相关信息熵(NCIE)进行多特征选取进而实现分类。基于混合高斯模型对 SAR图像提取的各类特征进行概率建模, 采用 KL散度评价不同特征之间的相似度。采用非线性相关信息熵评价不同特征组合的相关性, 根据最大熵值确定最优特征组合。对于选取的多类特征, 基于联合稀疏表示模型进行表征和分类。利用 MSTAR数据集对提出方法在标准操作条件和扩展操作条件下进行测试, 结果验证了其有效性。
合成孔径雷达 目标识别 非线性相关信息熵 联合稀疏表示 Synthetic Aperture Radar target recognition Nonlinear Correlation Information Entropy joint sparse representation 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(2): 183

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