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最新刊期
2022 年 第 9 期
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“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像
摘要：为了缓减探测器工艺受限条件下常规热成像系统视场和分辨率的矛盾，对多孔径布局模式、非重叠区域图像拼接算法以及重叠区域超分辨处理算法进行了研究。针对多孔径布局模式，提出了“十”字型四孔径和“十”字型五孔径视场部分重叠仿生热成像模式，并与“田”字型四孔径进行对比。采用ULIS公司微型非制冷红外焦平面探测器Micro80 GEN2，研制了“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像实验系统，通过子孔径间的非重叠区域增大成像视场及基于重叠区域的亚像素微位移实现超分辨，构成类似人眼视觉的中心高分辨成像、边缘大视场搜索的视觉模式。对实验系统获取的分辨率靶标图像和外界场景图像进行了去盲元和非均匀性校正、基于透视变换的图像拼接以及基于焦平面探测器空间积分模型的超分辨处理，获得了空间变分辨率成像，并对图像进行了主客观评价。实验系统尺寸为180 mm×100 mm×100 mm，拼接总视场为单孔径相机的2.36倍，四孔径重叠区域占总视场的7.78%，成像分辨率得到了改善。该成像系统利用多个子孔径构成多目立体视觉，通过安装偏振片或滤光片还能实现偏振热成像或多光谱成像，具有广阔的应用前景。关键词：热成像;多孔径;仿生复眼;布局模式;超分辨- 351
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发布时间：2022-05-26 -
激光干涉诱导向后转移制备银微条纹结构
摘要：为了优化激光干涉诱导向后转移（Laser Interference Induced Backward Transfer， LIIBT）制备微结构的工艺参数，研究了激光脉冲数和能量密度对LIIBT的影响，分析了银微条纹的形成机制，并研究了银微条纹结构对环丙沙星的拉曼增强效应。以钠钙玻璃为接收衬底，银薄膜为靶材，在大气环境下基于双光束LIIBT制备了银微条纹结构。SEM测试结果表明，随着脉冲数量和激光能量密度的增加，银微条纹的边界变得更加清晰，EDS分析表明微条纹结构由银纳米粒子组成。拉曼测试中，当环丙沙星浓度降低到10-8 mol/L时，该结构仍表现出明显的表面增强拉曼散射效应。最后，分析了银纳米粒子转移过程及二次脉冲形成微条纹结构的机制。通过优化LIIBT制备银微条纹结构的工艺参数，揭示了LIIBT过程中银微条纹结构的形成机制，验证了该结构对低浓度环丙沙星具有明显的表面增强拉曼散射效应，为环境污染和食品工程等领域抗生素残留的高灵敏度检测提供了技术支持。关键词：激光干涉诱导向后转移;微条纹结构;银纳米粒子;表面增强拉曼散射;环丙沙星- 179
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发布时间：2022-05-26 -
含液晶扩散片的高分辨率光场成像系统
摘要：为解决传统光场相机空间带宽积偏低的问题，提出了一种基于液晶扩散片的光场成像系统。使用光控取向技术进行取向，克服了传统摩擦取向所产生的杂质、静电与物理性损伤等缺陷，制备出适用于光场成像的电控可调液晶扩散片；通过改变液晶扩散片的外加电压，获得了不同电压下的光场信息；通过适配液晶扩散片的成像算法，将高透过率时光场的细节信息与低透过率时光场的散射光强度融合，获得了均衡光强与细节的高分辨率光场信息。与传统光场成像系统相比，所提方法获得的高分辨率光场图像的峰值信噪比整体提升约4.98%，而且成本低、制备简便，实现便捷，有利于制作出高性价比的光场相机，实现高分辨率光场成像。关键词：光场成像;液晶扩散片;光控取向;空间带宽积- 221
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发布时间：2022-05-26 -
基于深度学习和PnP模型的激光跟踪仪自动姿态测量
摘要：针对航空航天、汽车装配等高端制造领域对姿态测量的迫切需求，提出一种面向激光跟踪仪的快速高精度姿态测量方法，利用深度学习结合视觉PnP模型实现了激光跟踪过程中被测件姿态的自动测量。针对PnP姿态求解模型所需的3D特征点和2D特征点之间的对应关系难以直接确定的问题，设计了一个特征提取网络用于提取特征点对应的高维特征，采用最优传输理论确定特征向量之间的联合概率分布，从而完成3D-2D特征点的自动匹配；使用Ransac-P3P结合EPnP算法对匹配好的3D特征点和2D像素点进行姿态求解，获得高精度的姿态信息；在此基础上，利用隐式微分理论计算PnP求解过程的雅克比矩阵，从而将PnP姿态求解模型集成到网络中并指导网络训练，实现了深度网络匹配能力与PnP模型姿态求解能力的优势互补，提高了解算精度。最后，制作了一个含有丰富标注信息的数据集，用于训练面向激光跟踪仪的姿态测量网络。基于高精度二维转台进行了姿态测量实验，结果表明，该方法在3 m处对俯仰角的测量精度优于0.31°，横滚角精度优于0.03°，单次测量耗时约40 ms，能够实现激光跟踪仪的高精度姿态测量。关键词：激光跟踪仪;姿态测量;单目视觉;深度学习- 149
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发布时间：2022-05-26
现代应用光学
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线性偏摆复合型压电微动平台
摘要：为了研究微/纳米技术在光学、精密加工和精确定位等领域的应用，提出了一种线性偏摆复合型压电微动平台，以实现线性运动和偏摆运动。对平台的组成和工作原理进行阐述，建立两种运动的数学模型，并进行运动性能仿真。根据拟定的尺寸加工出样机，对样机的运动能力和频响特性进行测试。最后，通过比例积分微分（Proportional Integral Derivative， PID）反馈实现对平台的跟踪控制。仿真和实验结果表明：该平台具有良好的运动精度和解耦性，一阶固有频率可以达到333.8 Hz，能够实现24.924 μm的线性运动和1.330 mrad的角度摆动，实现了微/纳米级别的运动，在精密光学、精确定位等领域具有广阔的应用前景。关键词：微动平台;线性运动;偏摆运动;柔性机构;数学模型- 176
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发布时间：2022-05-26 -
纳米纤维膜三维重构与过滤行为分析系统
摘要：为了对纳米纤维空气过滤膜进行有效的理论数值计算和分析，建立了纳米纤维膜空气过滤性能计算的分析系统。对该系统所采用的三维重构、过滤效率计算及过滤压降计算等算法进行研究。通过去噪处理、二值化、细化算法和离散化进行纳米纤维膜的特征提取，并通过对纳米纤维膜的特征信息定义、存储和可视化渲染实现三维重构。通过对颗粒物与纳米纤维的碰撞检测和力学分析判断颗粒物被纳米纤维膜捕获的数量进行过滤效率的计算。最后，根据泊肃叶定律和压降原理实现了基于SEM图像的过滤压降计算模块。针对纳米纤维膜的拓扑结构和厚度进行了数值计算与实验比对，对比结果表明，过滤效率计算误差在10%以内，过滤压降计算误差在20%以内，计算结果趋势与实验结果相符，能够反映不同拓扑结构的过滤性能差异。关键词：纳米纤维膜;三维重构;分析系统;过滤效率;过滤压降- 101
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发布时间：2022-05-26
微纳技术与精密机械
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改进BYOL的非小细胞肺癌表皮生长因子受体基因突变预测
摘要：通过表皮生长因子受体（Epidermal Growth Factor Receptor，EGFR）突变情况可以对患者是否患有非小细胞肺癌（Non-small Cell Lung Cancer， NSCLC）进行检测。提出了一种基于对比学习的自监督EGFR基因突变预测方法，在不需要大量专家手工标注患者数据集的情况下，对输入网络的患者病灶区图像进行阴性、阳性预测。对自监督BYOL网络进行修改，增加了网络投影层非线性多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）的层数，并将患者CT和PET两个模态的图像数据融合作为网络的输入，在不需要大量标注患者数据集的情况下，对阴性、阳性病例进行预测。在非小细胞肺癌EGFR基因突变数据集上，与传统的影像组学、有监督VGG-16网络、有监督ResNet-50、有监督Inception v3和无监督迁移学习CAE进行对比。实验结果表明，使用对比学习从患者的CT和PET图像学习到的患者病灶区图像的实例特征可以对阴性、阳性病例进行区分，并取得了77%的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）；相对于传统的影像组学方法分类结果AUC提高了7%，相对于有监督VGG-16网络的分类结果AUC提高了5%；在不需要大量专家手工标注数据集及大量患者临床数据的情况下仅比有监督ResNet-50 AUC低9%。改进BYOL网络仅需要少量标注的患者数据集便可得到比部分传统有监督方法更准确的检测结果，展示了其辅助临床决策的潜力。关键词：医学图像处理;深度学习;对比学习;PET/CT;肺非小细胞肺癌基因突变预测- 134
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发布时间：2022-05-26 -
多级特征逐步细化及边缘增强的图像去雾
摘要：为设计合理有效的神经网络框架，提高去雾算法的精度，保留完整的边缘细节，提出了常微分方程（Ordinary Differential Equation， ODE）启发的多级特征逐步细化及边缘增强的去雾算法。利用多级特征提取子网络，从输入雾图中提取出包含细节信息的低级特征和包含语义信息的高级特征，用于后续去雾结果的逐步细化。受残差网络框架与ODE求解策略关联性启发，依据两步两阶的蛙跳方法Leapfrog设计出Leapfrog模块，并串联多个Leapfrog模块，模拟ODE离散的逼近求解过程，构造逐步细化的去雾子网络。此子网络中，每个Leapfrog模块在交替输入的低级/高级特征的互补信息引导下，不断细化前一个Leapfrog模块估计的去雾结果。受二阶微分算子实施边缘增强的启发，边缘增强子网络利用预训练的UNet估计最后一个Leapfrog模块的去雾图像边缘，并叠加到此去雾图像上得到增强边缘，保留细节的最终去雾结果。实验表明，在真实图像及合成图像上，本算法均能取得较好的去雾效果，且在视觉评价和客观评价方面优于已有的去雾算法，与EAAN相比去雾精度提高了5%，运行时间仅有0.032 s，能有效用于图像去雾的工程实践中。关键词：图像去雾;常微分方程;蛙跳法;边缘增强;神经网络- 198
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发布时间：2022-05-26 -
改进U-Net模型的保护性耕作田间秸秆覆盖检测
摘要：为了适应保护性耕作秸秆还田监测的技术需求，提出了一种改进的U-Net语义分割算法对秸秆覆盖率进行检测。首先，提出一种新的卷积模块代替原始U-Net框架中的卷积模块；其次，改进Inception结构，引入条纹池化和高效空间金字塔空洞卷积模块，形成新的Gception结构；最后，在模块中引入注意力机制。利用无人机采集田间地表图像，将改进的U-Net模型应用于自标注田间秸秆图像分割，与U-Net，PSP-Net，Link-Net，Res-Net，DSRA-Unet和DE-GWO算法进行对比实验，得到的平均交并比为80.05%，平均像素精确度为91.20%，覆盖率平均误差为0.80%。实验结果表明，改进U-Net模型的分割结果优于对比算法，能够保证特征提取的有效性和全局特征的完备性，有效剔除树影以及田内其他干扰因素。该模型适用于含有农机和树影等干扰的田间复杂场景，在大尺度图像中亦可获得较好的分割效果，可为大面积秸秆覆盖率检测提供技术支持。关键词：秸秆图像;覆盖率检测;语义分割;U-Net模型;注意力机制- 137
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发布时间：2022-05-26 -
基于平面补丁的自适应八叉树三维图像重建
摘要：提出了一种基于平面补丁的自适应八叉树卷积神经网络（Octree Convolutional Neural Networks，O-CNN），用于进行有效的三维形状编码和解码。不同于基于体素或基于八叉树的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），以相同的分辨率表示具有体素的三维形状，O-CNN可自适应地表示具有不同层次的八叉树节点的三维形状，并使用平面补丁对每个八叉树节点内的三维形状进行建模。依据这种自适应表示设计了一种用于编码和解码三维形状的自适应O-CNN编码器和解码器。自适应O-CNN编码器将平面补丁法线和位移作为输入，仅在每个级别的八叉树节点上执行三维卷积操作，而自适应O-CNN解码器则推断每个层次的八叉树节点的形状占有率和细分状态，并估计每个最佳叶八叉树节点的平面法线和位移。通过对单个图像的形状预测验证了自适应O-CNN的生成任务的效率和有效性，倒角距离误差为0.274，低于OctGen的倒角距离误差0.294，取得了更好的重建效果。作为3D形状分析和生成的通用框架，基于平面补丁的自适应O-CNN不仅减少了内存和计算成本，而且比现有的3D-CNN方法具有更好的形状生成能力。关键词：计算机视觉;三维重建;卷积神经网络;神经网络- 105
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发布时间：2022-05-26 -
基于交替梯度滤波器和改进PCNN的红外与可见光图像融合
摘要：为了克服红外与可见光图像融合过程中在目标物体的边缘处产生虚影的问题，提出一种基于交替梯度滤波器和改进脉冲耦合神经网络的图像融合方法。在梯度滤波器的基础上结合滚动引导滤波器和平滑迭代恢复滤波器提出一种交替梯度滤波器，可以同时实现小结构消除，局部强度保持和边缘恢复的特性。利用交替梯度滤波器分解源图像，分解为近似层和残差层。近似层采用多尺度形态学算子和最大区域能量与源图像相结合的融合规则，残差层用改进参数自适应脉冲耦合神经网络融合规则进行融合。最后，经过交替梯度滤波器重构得到融合结果图。实验结果表明，与其他5种融合方法进行比较，本文方法的客观评价指标平均梯度、标准差、信息熵、空间频率、边缘强度和视觉保真度分别平均提高了18%，10%，2.8%，16%，51%，11.2%，且能够避免在目标物体的边缘处产生虚影，较好地保留源图像的亮度、边缘、细节及纹理等信息。关键词：图像处理;红外与可见光图像融合;交替梯度滤波器;多尺度形态学算子;脉冲耦合神经网络- 166
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发布时间：2022-05-26
信息科学
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