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2022 年 第 8 期
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快照马赛克高光谱图像CCSDS压缩器的FPGA实现
摘要：为解决快照马赛克高光谱图像数据量大、对传输带宽要求高的问题，采用最新的CCSDS 123.0-B-2多光谱/高光谱无损和近无损压缩国际标准，实现了基于FPGA的快照马赛克高光谱图像无损和近无损压缩。通过改进BIP（Band-Interleaved Pixels）排序算法，使每个时钟周期能够动态处理一个快照马赛克高光谱样本，数据吞吐率约提高至11倍，有效解决了该国际标准在快照马赛克高光谱图像压缩FPGA硬件实现时存在的流水线和并行化处理困难、处理速度慢的问题。实验结果表明，所实现的压缩器在Xilinx XC7Z020CLG-4平台上布局布线后FPGA整体逻辑资源占用率小于10%，100 MHz系统时钟下约22 ms即可完成一张高光谱图像的压缩，无损压缩性能在2.66~4.30 bits/samples之间，近无损压缩性能在1.01~3.70 bits/samples之间，能够满足快照马赛克高光谱成像技术在无线手持及无人机载领域的应用需求。关键词：高光谱图像压缩;快照马赛克高光谱成像;CCSDS 123.0-B-2;FPGA实现- 281
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发布时间：2022-04-26 -
结构与纹理融合的三维文物孔洞修复方法
摘要：由于外在因素导致出土的文物模型呈现破碎状态，对其进行虚拟修复对考古学具有重要意义。现有孔洞修补方法大多仅针对三维模型结构进行补全，并且在三维结构修复后缺少表面的颜色纹理信息。本文基于文物三维空间结构和纹理信息，提出一种三维文物孔洞修复方法。首先，为了解决三维文物结构修复问题，利用基于径向基函数的算法填补三维文物网格模型的孔洞，通过拟合的曲面方程调整孔洞补丁顶点，使其与原有模型更好地融合。其次，为补全文物表面颜色纹理信息，使孔洞补丁与原有模型表面纹理自然过渡，将三维问题转化为二维图像修复问题，以EdgeConnect为框架，通过添加精细化网络生成更高分辨率的结果。最后，使用Mudbox软件映射二维图像到三维模型表面，融合结构和纹理修复的结果。本文改进后的二维修复网络在评价指标PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）、SSIM（Structural Similarity）和MAE（Mean Absolute Deviation）的性能分别提高了0.54%、0.217%和6.52%，该方法能够有效地恢复兵马俑三维模型网格结构和表面纹理信息。关键词：孔洞修复;神经网络;GAN网络;纹理修复;径向基函数- 182
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发布时间：2022-04-26 -
双波段航空遥感相机的目标作用距离
摘要：为解决航空遥感相机不同波段目标作用距离计算模型缺乏统一评价标准及工程闭环等问题，开展双波段航空遥感相机目标作用距离评价标准研究及工程应用案例分析。明确航空遥感相机目标作用距离的限制条件，从目标的几何和辐射特性出发。首先根据航空遥感的特点提出了目标三维投影变换关系式，得到任意观测工况下目标的等效观测尺寸；针对可见光、红外双波段点目标和面目标各自不同的辐射成像特点，分别建立了目标作用距离计算模型。接着，结合工程应用示例对不同计算模型的结果进行分析比较，给出了适合航空遥感相机远距离斜视成像条件下选用的计算模型。然后，采用某型航空遥感相机的实际飞行图像中提取的信息，对目标作用距离计算过程中信噪比及调制度的阈值进行了合理选择，并根据修正后的阈值分析了大型舰船和坦克在可见光与红外不同的探测及识别概率下对应的作用距离。分析结果表明：在载机航高18 km，大气能见度15 km，航空遥感相机可见光焦距不低于1.5 m时，可实现在50%的概率下对海面大型舰船的探测距离141 km、识别距离93 km，对陆地坦克等小目标的探测距离105 km、识别距离80 km；在红外焦距不低于1 m的条件下，可实现在50%的概率下对海面大型舰船的探测距离203 km、识别距离140 km，对陆地坦克等小目标的探测距离44 km、识别距离37 km。上述仿真的结果吻合实际，本文的成果可较好应用于工程实践。关键词：航空相机;可见光红外;作用距离;探测识别;信噪比;调制度;对比度- 133
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发布时间：2022-04-26 -
深度网络与FSVM集成学习的卫星云图云分类
摘要：准确的云分类模型对气象监测有重要的意义，传统机器学习云分类模型依赖手工特征提取，容易受噪声数据影响，模型泛化能力较差。深度网络分类模型能自动学习图像深度特征，但是对于图像边缘与细节分类效果不佳。本文针对上述问题进行研究。首先提取Himawari-8卫星云图光谱特征、纹理特征用以训练模糊支持向量机（Fuzzy Support Vector Machine，FSVM）模型；同时利用不同通道云图训练深度网络，学习云图深度特征；最后，根据不同模型特性，训练元分类器对各模型输出进行融合，设计了一种基于深度网络与FSVM集成学习的云分类方法，该方法综合不同模型优势，利用不同模型间的互补性提高云分类结果的鲁棒性和可信度。相比单独使用FSVM或深度网络的分类模型，本文集成学习方法在众多评价指标中有更好的表现，平均命中率、平均误报率和平均临界成功指数分别达到0.924 5、0.079 6、0.858 1；与其它云分类模型相比，本文方法也有更好的分类效果；在具体案例测试中也发现，该方法对于不同云类混合区有更高的识别精度，而且能更加准确的识别云团边缘及细节。本文模型能够满足云分类模型稳定可靠、高精度、泛化性能强的要求。关键词：Himawari-8;云分类;深度网络;FSVM;集成学习- 150
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发布时间：2022-04-26 -
多特征融合高通量dPCR荧光图像识别
摘要：传统高通量dPCR荧光图像分析结果易因假阳性点与非特异性扩增而导致阳性点识别率较低，因而本文提出一种多特征融合高通量dPCR荧光图像识别方法（HDFINet），以提高阳性点识别准确性。首先，在特征融合部分引入自上而下结构，使得下层特征在顶层被更有效地利用。在自上而下结构中，使用通道注意力来分配荧光图像通道权重，并使用空间注意力来分配特征图中荧光图像像素相应权重，使得特征映射能够更好地响应荧光图像特征。然后，在RPN中使用自适应交并比IOU计算阳性点包围框置信度，减少阳性点信息丢失可能性。最后，ROI Align将荧光图像候选区域中阳性点特征重新固定尺寸后，输入至全连接层和全卷积层，进行类别与回归框回归，输出阳性点识别结果。本文提出的HDFINet网络具有较高识别率，可以有效地实现荧光图像阳性点识别，与YOLOv4、VF-Net、GROIE相比，本文方法综合指标F1最高，相比于经典的深度学习网络Mask R-CNN网络，本方法对阳性点识别真阳性率提高了1.13%，阳性预测值提高了0.36%，综合指标F1的值提高了0.75%。本文提出的HDFINet网络具有良好的识别性能，能够有效识别荧光图像阳性点，对其他荧光图像分析研究具有参考价值。关键词：dPCR;深度学习;荧光图像;阳性点- 132
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发布时间：2022-04-26
现代应用光学
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恒光强扫描干涉光刻条纹锁定系统设计
摘要：为提高扫描干涉光刻机的加工效率和加工精度、扩大加工范围、降低维护成本，提出了一种可实现干涉条纹周期、方向和相位同步实时调节控制的扫描干涉光刻机系统方案，并着重介绍了最为关键的恒光强干涉条纹相位锁定系统的设计。首先，介绍了扫描干涉光刻中干涉条纹周期、方向和相位同步实时调节控制的扫描干涉光刻机系统原理方案，并设计实现了恒光强外差声光移频式干涉条纹相位锁定控制系统。然后，分析了控制系统理论模型，对系统实际模型进行辨识和高阶线性拟合，并设计了系统控制器。最后，在该控制器的基础上开展了调试和条纹锁定控制。实验结果显示，开启条纹锁定控制后，100 Hz以下的低频扰动成分受到明显抑制，干涉图形相位锁定的残余误差为0.069 3 rad（3σ），即相位变化小于±0.01个干涉条纹周期；光束偏移调控误差达到100 μm时，干涉条纹锁定性能仍能保持稳定。该系统不仅可实现不同干涉姿态下干涉条纹的高精度锁定，还具有较大的光束调控误差裕度，满足干涉条纹周期、方向和相位同步实时控制的扫描干涉光刻机的需求。关键词：扫描干涉光刻;条纹锁定;外差相位测量干涉仪- 140
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发布时间：2022-04-26 -
光学遥感器光机结构热变形的高精度测量
摘要：空间光学遥感器光机结构在复杂的空间轨道热环境中会产生热变形，影响探测精度。为解决光学遥感器光机结构热变形测量问题，本文提出了基于数字摄影测量和光纤光栅传感的热变形组合监测方法；建立了具有热解耦功能的光纤光栅布局方法和变形测量模型算法，理论分析了光纤光栅光谱变化与应变、温度的关系，采用实验方法标定光纤光栅应变传感器和温度传感器，得出光纤光栅中心波长漂移量与应变、温度的关系；搭建了数字摄影测量试验系统，结合光纤光栅传感网络测量光机结构的应变和温度场，实现了光机结构热应变高精度测量。研究结果表明：数字摄影和光纤光栅组合测量方法可实现光机结构位移场、应变场和温度场同时测量，热解耦后结构变形测量精度达到0.02 mm，可用于光机结构在轨热变形的合理预测，在空间光学遥感器光机结构在轨监测中具有应用前景。关键词：光学遥感器;热变形;数字摄影测量;光纤光栅应变传感器;光纤光栅温度传感器;试验验证- 169
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发布时间：2022-04-26
微纳技术与精密机械
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面向高光谱显微图像血细胞分类的空-谱可分离卷积神经网络
摘要：深度学习已经在高光谱血细胞图像分类中获得广泛应用。然而，传统深度学习模型需要大量标记数据作为样本，忽略了高光谱图像“图谱合一”的性质，不能充分挖掘高光谱图像内蕴信息，且存在参数多、复杂度高问题。针对上述问题，提出了空-谱可分离卷积神经网络（S3CNN），在降低模型复杂度的同时有效提升高光谱血细胞图像分类性能。根据高光谱血细胞图像分布的空间一致性，S3CNN模型首先通过空-谱联合距离（SSCD）得到训练集中各像素点的空-谱近邻，并对这些近邻点赋予与相应中心像素点相同的标签，进行样本扩充，然后在网络模型中采用一组深度卷积和点卷积代替经典卷积，优化了模型复杂度，实现血细胞分类。在Bloodcells1-3和Bloodcells2-2两个不同场景下的高光谱血细胞数据集上的实验结果显示，本文所提算法的总体分类精度分别达到87.32%、89.02%。与其他传统血细胞分类算法相比，本文算法能有效提升高光谱血细胞图像的分类性能。在训练时间上，所采用的可分离卷积模型比经典卷积模型减少27%。实验结果表明，所提网络框架不仅能有效提升高光谱血细胞分类性能，且可减少模型训练时间。关键词：高光谱图像;血细胞分类;卷积神经网络;空-谱联合距离;可分离卷积- 170
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发布时间：2022-04-26 -
采用DoubleUNet网络的结直肠息肉分割算法
摘要：由于结直肠息肉的大小、颜色和质地各异，且息肉与周围粘膜的边界不清晰，导致息肉分割存在较大挑战。为提高结直肠息肉的分割准确率，本文提出了一种改进的DoubleUNet网络分割算法。该算法首先对息肉图像进行去反光处理，并通过数据扩增方法将训练数据集进行扩大；接着，在DoubleUNet网络的解码器部分引入注意力机制，并将网络中的空洞空间卷积池化金字塔（ASPP）模块替换为密集连接空洞空间卷积池化金字塔（DenseASPP）模块，以提高网络提取特征的能力；最后，为提高小目标的分割精度，提出利用Focal Tversky Loss函数作为本算法的损失函数。该算法在Kvasir-SEG、CVC-ClinicDB、ETIS-Larib、ISIC和DSB数据集测试中的准确率分别为0.953 0、0.964 2、0.815 7、0.950 3和0.964 1，而DoubleUNet算法在上述数据集的准确率分别为0.939 4、0.959 2、0.800 7、0.945 9和0.949 6。实验结果表明本文算法相对于DoubleUNet算法具有更好的分割效果，可以有效的辅助医师切除结直肠异常组织从而降低息肉癌变的概率，且能够应用于其它医学图像分割任务中。关键词：图像分割;结直肠息肉;空洞卷积;注意力机制;条件随机场- 168
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发布时间：2022-04-26 -
应用邻域点信息描述与匹配的点云配准
摘要：点云配准是现代制造业中逆向工程、机器视觉等技术的重要组成部分，其效率和精度对获取的产品数据模型有重要影响。为提高3D物体点云配准的精度和效率，提出一种应用邻域点信息描述与匹配（Neighborhood point information Description and Matching， NDM）的点云配准方法。首先，在三个半径比例下根据点的曲率变化、测量角度和特征值性质提取特征点；其次，计算改进的法向量夹角、点密度和曲率值，获取多尺度矩阵描述符；然后，为描述符建立k维树获取匹配关系，并提出几何特征约束和刚性距离约束组合，剔除错误点对，实现粗配准；最后，通过k维树改进迭代最近点（Iterative Closest Point， ICP）算法完成精确配准。本文设计了实际物体点云配准和斯坦福模型模拟真实物体配准两组实验。结果表明，本文算法解决了经典ICP的局限性，配准精度提高2~5个量级；相较于其他算法，实物点云配准中本文算法的配准精度至少提高29%，效率可提高54%；斯坦福模拟实验中，本文算法的配准精度提高1%~99%，配准耗时降低3%~94%，表明本文算法是一种有效的物体表面点云的配准方法，可以提高配准精度和效率，有较好的鲁棒性。关键词：逆向工程;机器视觉;点云配准;邻域点信息;迭代最近点- 181
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发布时间：2022-04-26 -
引入注意力机制的轻量级小目标检测网络
摘要：为了提高在如无人机航拍图像等背景复杂情况下的小目标检测能力，本文在YOLOv4网络的基础上，提出了一种引入注意力机制的轻量级小目标检测网络。首先，在通道注意力机制中加入多尺度融合模块并构造多方法特征提取器，再将所设计的通道注意力模块嵌入到YOLOv4特征提取网络，增强网络对于图像感兴趣区域的关注能力；接着，改进YOLOv4网络结构，增加浅层特征层与深层特征信息融合机制，以获取丰富的分辨率信息；最后，采用通道剪枝和知识蒸馏策略对改进后的网络进行模型优化，在微小精度损失的前提下大幅度减少了模型参数数量。实验结果表明，在无人机航拍数据中，本文提出的轻量级小目标检测网络较原网络的模型大小减少93.6%，推理速度提高52.6%，mAP提升了2.9%；在布匹疵点数据集中，模型大小减少92.1%，推理速度提高49.5%，mAP提升了2.2%，有效改善了复杂背景下的小目标检测效果，同时实现了网络的轻量化。关键词：目标检测;YOLOv4网络;注意力机制;特征融合;网络压缩- 312
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发布时间：2022-04-26 -
基于延迟多普勒图像的GNSS-R有效波高反演方法
摘要：为了实现海面有效波高的探测，本文利用全球导航卫星系统反射信号（Global Navigation Satellite System Reflection，GNSS-R）提出了一种利用延迟多普勒图像进行信噪比计算的有效波高反演方法。相比传统雷达等主动探测，GNSS-R是利用卫星信号前向散射的被动观测，无需发射机，具有信号源多、功耗小、成本低、重量轻等优势，便于在星载、机载以及船载平台上进行搭建。由于海面波高的不同，接收机接收到的反射信号也不同。通过对反射信号的分析，可以得到不同反射面的物理特征信息，从而反演出我们所需的海面波高信息。本文通过反射信号生成延迟多普勒图像，并给出相应的信噪比定义，从而获得有效波高。为验证本文提出算法的可行性，本文进行了船载有效波高反演试验，并和传统利用干涉复数场（Interference Complex Field，ICF）进行反演的估算方法进行了性能对比和验证。结果表明，所提算法的均方根误差为0.098 m，R2值为77%，相关系数为0.82，均优于ICF方法，且与测波雷达的有效波高真值数据表现出更好的一致性，提升了基于GNSS-R技术进行有效波高估算的精度，能够为船舶航行的海况信息感知提供服务。关键词：GNSS-R海洋遥感;有效波高;信噪比;延迟多普勒图像- 119
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发布时间：2022-04-26
信息科学
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