摘要:文章提出了一种基于马赫曾德尔干涉结构的硅基 波分复用器。该器件可通过集成的电 光移相器实现对器件中各通道传输谱的调节,来补偿外界温度变换和工艺误差造成的波长漂 移。测试结果表明,热光移相器的效率为3mW/π,可以实现4个通道的波分复用,通道间隔 为3.3 nm,隔离度大于30 dB。

摘要:本文报道了一种基于光纤环形激光器的弯曲传感 器,将基于单模-保偏-单模的光纤Sa gnac干涉结构作为弯曲传感元件和滤波器插入到光纤环形激光器中。光纤Sagnac干涉光谱的 滤波特性受保偏光纤弯曲曲率调制,在激光器环型腔内形成了曲率可调谐的滤波器,通过测 量激光输出能量实现光纤激光器内腔弯曲传感。本文从理论上分析了传感系统的工作原理, 并通过实验验证了高分辨率弯曲传感的可行性。实验结果表明,在0m－1~5.686 m－1曲率 范围内,传感器可达到的最大分辨率为6.5×10－8 m－1。采用激光器内腔强度调制方式,曲 率分辨水平从10－4 m－1提高到了10 －8 m－1。该传感器具有结构简单, 易于制造的特点,在建筑结构健康监测、结构微弯曲角度测量等领域有潜在的应用前景。

摘要:本文旨在研究基于深度网络模型的茶叶嫩芽识别 方法,根据茶叶的品级和质量要求,把茶叶嫩芽分 为一芽一叶和一芽两叶,因为茶叶的生长姿态千差万别,所以又在茶叶嫩芽识别模型中加入 关于遮挡情况的分 类。选用了基于VGG-16、ResNet-50和ResNet-101特征提取网络的Faster R-CNN深度网 络模型分别对茶叶嫩 芽数据样本进行训练,同时,该方法与三种相同特征提取网络的SSD深度网络模型进行对比 ,实验结果表明, 基于VGG-16特征提取网络的Faster R-CNN深度网络模型的识别效果较好,得出茶叶嫩芽识 别模型的精确度为 85.14%,召回率为78.90,mAP为82.17%。该深度网络模型能够有效识别茶叶嫩芽目标,为茶叶的智能化采摘提供了 技术支撑。

摘要:红外成像技术可以全天候进行工作,受一些恶劣天 气因素的干扰较少,因为其依靠目标的温度差和热辐射率来成像,缺点也很明显,成像结果 细节模糊,目标与背景的对比度低,边缘平滑,视觉效果一般。而偏振图像由于其只保留某 些特定方向入射光的特殊成像机制,从而可以获取目标与背景粗糙度、含水量、物质理化以 及纹理特征等多维细节信息,但也正因为滤除了部分方向的光线,导致偏振图像整体亮度偏 低。针对单偏振参量信息弱、对比度小而且红外强度图像细节模糊的问题,提出一种基于非 下采样剪切波变换(NSST)的红外偏振图像融合算法,可以有效提高复杂背景中目标的辨识 度。首先将偏振度图像与偏振角图像采用改进的区域方差方法进行融合得到初始图像。然后 对初始图像与红外强度图像进行NSST分解处理,低频分量采用区域关联度与区域方差相结合 的融合规则,高频分量的融合采用区域关联度与区域特性能量相结合的规则。实验结果表明 ,本算法主观视觉效果良好,客观评价指标也优于其他算法。

摘要:针对遥感影像数据量大、地形起伏大、覆盖范围 广的特点,本文提出了一种基于卷积神经网络的遥感影像超分辨重建 方法,该方法联合密集网络和深度反投影网络,组成了密集投影单元,形成深度密集投影网 络,解决了传统算法在遥感影像超分 辨率重建中存在的纹理表征不够,细节提取不足、训练困难等问题。实验结果表明,在多个 遥感影像数据集上,本文与其他对比 方法相比,PSNR和SSIM有明显提升,重建出的遥感影像纹理标征和细节特征更加丰富。

摘要:为了进一步突出医学融合图像的细节信息,提升 清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图 像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST 进行分解,获得相应的低频和高频子带。 在低频融合规则中, 采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带,进一步利用PCNN融合这两幅源图 像对应的低频能量 子带；利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子 带和能量子带。其次, 在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频 能量子带与高频细节 子带,再根据拉普拉斯能量和与区域能量和的组合,获取融合后的高频子带。最后,利用逆 NSST获取融合图像。 实验证明,本文提出的算法与现有主流算法相比,实验结果在视觉效果和客观指标方面均具 有较大优势。

摘要:针对图像模糊和目标尺度变化而导致跟踪失败的问题 ,提出一种自适应尺度抗模糊核相关滤波跟踪法。首先,构建一个抗模糊特征检测与匹配模 型,该模型将待匹配图像进行掩膜处理,提取目标感兴趣区 域,并利用加速稳健特征(SURF)和二进制尺度旋转不变鲁棒特征(BRISK)描述子对目标区域 进行特征点检测 与描述,通过特征点二次匹配,获取模糊图像中目标的位置。其次,判断当前图像清晰度, 若图像清晰度 高于一定水平,则利用传统的核相关滤波(KCF)算法预测目标位置,并通过比较不同尺度下 的目标响应峰值, 得出目标的最佳尺度；否则,利用抗模糊特征检测与匹配模型获取目标位置。最后,在OTB -2015数据集 中测试算法性能,本文所提算法的精确度为85.2%,比传统的KCF算法 提高17.4%；成功率为77.8%,比 传统的KCF算法提高23%。实验结果表明,所提算法在跟踪过程中可自 适应地改变跟踪框的大小,并且可对模糊图像中的目标进行有效跟踪。

摘要:基于激光雷达(LiDAR)的移动机器人定位,由 于其传感反馈维度低,难以实现精确 的场景识别。尤其是在几何特征重复的环境中,全局定位更难以实现。基于该问题,提出了 一种基于传感融合的移动机器人定位系统,该系统具有全局定位的能力。 基于LiDAR和视觉 传感器的传感融合,利用视觉传感器引入的丰富信息和LiDAR的鲁棒几何信息反馈,实现可 靠的全局定位。本系统构建用于环境表达的混合栅格地图,并且利用视觉全局描述符以加速 定位收敛,结合姿态优化算法以提高定位精度。此外,引入截断触发机制实现对跟踪定位的 监督。经实验验证,本文提出方法的表现与现有定位系统比较,具有更强的定位收敛能力。 同时,所提出的传感混合算法能够成功处理全局定位问题,提高系统鲁棒性。

摘要:针对船舶水尺识别过程中出现的图像亮度不均、高 光、水尺标志倾斜和轻微模糊粘连以及船体表面划痕和水尺标志损坏等,本文提出一种基于 改进UNet网络的船舶水尺识别方法。首先,利用改进的UNet网络对图像进行吃水线检测,从 图像中分离船舶区域和水面区域；其次,在分离后的船舶区域图像内,通过在多通道色彩空 间图像上提取各图像的最大稳定极值区域MSER,将各图像最大稳定极值区域并集操作的结果 作为水尺标志候选区域,再把水尺标志候选区域分为非吃水线处候选连通区域和吃水线处候 选连通区域；然后,基于水尺标志连通区域的blob特征对非吃水线处水尺标志连通区域初次 筛选,再利用卷积神经网络对筛选后的连通区域所在的ROI图像进行分类识别；最后,根据 吃水线处水尺标志连通区域的几何特征计算水尺实际读数。实验结果表明,该算法对质量较 好的图像有较高的识别准确率,准确率可以达到96.8%,对于采集、 船体等原因导致质量较差的图像也能有80.7%的准确率。

摘要:面部情绪识别已成为可见光人脸识别应用的重要部 分,是光学模式识别研究中最重要的领域之一。为了进一步实现可见光条件下面部情绪的自 动识别,本文结合Viola-Jones、自适应直方图均衡(AHE)、离散小波变换(DWT)和深度卷 积神经网络(CNN),提出了一种面部情绪自动识别算法。该算法使用Viola-Jones定位脸 部和五官,使用自适应直方图均衡增强面部图像,使用DWT完成面部特征提取；最后,提取 的特征直接用于深度卷积神经网络训练,以实现面部情绪自动识别。仿真实验分别在CK+数 据库和可见光人脸图像中进行,在CK+数据集上收获了97%的平均准确 率,在可见光人脸图像测试中也获得了95%的平均准确率。实验结果 表明,针对不同的面部五官和情绪,本文算法能够对可见光面部特征进行准确定位,对可见 光图像信息进行均衡处理,对情绪类别进行自动识别,并且能够满足同框下多类面部情绪同 时识别的需求,有着较高的识别率和鲁棒性。

摘要:本文从理论和实验上对基于Sagnac干涉仪的关联光 学相关识别进行了分析和验证。本文使用赝热光源照射在Sagnac干涉仪中测得的强度分布, 运用关联干涉算法,再对计算结果进行傅里叶变换得到相关输出结果。在实验中,通过一级 亮斑测得物体偏离光轴的距离为387 μm和486.5 μm,并能测出物体横向位移的变化量为97.5 μm,与物体实际的 横向位移量相差2.5 μm,测量误差较小。本文通过观察相关输出的 一级亮斑实现高精度的百微米量级的光学相关识别,拓宽了光学相关识别的应用领域。

摘要:有机材料分子偶极矩的取向可以影响平板OLED器件 的输出耦合效率,进而对OLED的发光效率具有重要的影响。通过测量偏振光谱及Gaussian软 件拟合,分析了提拉成膜法制备的具有不同分子构型的8-羟基喹啉铝(Alq₃)和4,4-二(9-咔唑)联苯(CBP)薄膜及其溶液中分子偶极矩的取向。实验结果和理论计算分析表明 ,Alq₃分子具有5.769 Debye的固有偶极矩 ,而CBP分子的固有偶极矩为零。在氯仿溶液中两种分子的取向随机分布,提拉成薄膜后分 子沿提拉方向具有一定程度的择优取向,呈现各向异性。薄膜中Alq₃分子的各向异性度大 于溶液状态,而CBP分子的情况正好相反。分析认为:分子是否具有固有偶极矩及偶极矩的 取向,是不同的偏振吸收和偏振荧光现象出现的原因。

摘要:本文提出一种由多纳米棒与圆形金属缺口组合而 成的三层几何相位编码超表面,本结 构在0.737 THz处对透射波具有完美的几何相位调制效果且很大程度 提高了散射光的效率和 带宽,进而扩展纳米棒的应用领域。此外,针对几何相位超表面,我们引入数字信号处理中 的傅里叶卷积计算理论,实现对编码超表面的加法或减法运算,从而达到透射散射角度的自 由操控。通过对不同的编码序列进行多次傅里叶卷积运算即可扩展到控制光波的所有方向, 为可见光的自由、灵活的操作提供了更大的自由度。本文提出的几何相位编码超表面也可以 应用于微波与太赫兹频段,为电磁波的实时控制及波束扫描打开新的途径。

摘要:集成成像3D显示是一种运用微透镜阵列从不同方 位对三维物体记录和重构的真三维显 示技术,针对集成成像3D显示技术景深不够、微透镜之间间隙透过的杂散光引起干扰导致的 重构图像质下降等问题,本文设计新型微透镜阵列结构(双层针孔/微透镜组合阵列结构)以 减少杂散光并增加集成成像3D显示的中心深度平面的个数以提高集成成像的景深。根据集成 成像原理,确定双层针孔/微透镜组合阵列的参数,利用Tracepro光学仿真软件对集成成像3D显示过程进 行仿真,结果表明,双层针孔/微透镜组合阵列能有效地较少杂散光；当两层微 透镜阵列间距为5mm时,本文系统获得的景深比传统系统大20 mm左 右,即 双层针孔/微透镜组合阵列结构能够实现在减少杂散光影响的同时又增加集成成像的景深。

摘要:在真实场景中,物体的尺寸往往是多样的,基于大 图像的目标检测很难检测所有的物体。为了检测较小尺寸目标,本文利用显著图和稳定区域 融合,建立小目标检测算法模型。首先利用基于颜色名空间的显著性检测算法生成显著图, 同时采用基于最大稳定极值区域(MSER)算法提取局部稳定区域,MSER算法是目前针对图像 变形最为稳定的特征检测算法；其次采用像素乘性融合稳定区域和显著图以降低虚警概率； 最后调用一些图像处理过程,包括形态学重建操作、灰度变换、形态空穴填充操作,能够有 效抑制背景,同时均匀的突出显著性目标,以推断和优化最终结果。为了验证该算法的有效 性和实用性,以PR曲线为评价指标,比较了几种主流算法的性能,包括AZ-NET、FPN、PGAN 。通过对Sky数据集和Ground数据集的测试,表明该算法能够很好地适应目标尺寸的变化, 在检准率和检全率方面优于现有的小目标检测算法,具有良好的鲁棒性。