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期刊信息/Journal information
光电子·激光
光电子·激光

巴恩旭

月刊

1005-0086

baenxu@public.tpt.tj.cn；　baenxu@263.net

022-23679707

300191

天津市南开区红旗南路263号

光电子·激光/Journal Journal of Optoelectronics·LaserCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光电子、激光技术领域的研究成果，内容包括新型光电子器件、装置和材料、光电控制和检测、光存贮和光电信息处理、通讯和光纤应用技术光电集成技术、光计算和光学神经网络、激光加工和激光应用、光电生物医学等方面。
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    基于双羊角钉型等离子宽带带阻滤波器研究

    王叶壮沈宏君陈俊坤
    1-8页
    查看更多>>摘要：为了获得拥有滤波功能的带阻滤波器，并实现宽带滤波，本研究设计了一种金属-绝缘体-金属(metal-insulator-metal，MIM)混合等离子体波导，其结构由双羊角钉谐振腔与MIM直波导组成。本文采用时域有限差分法(finite difference time domain，FDTD)计算了此结构的传输光谱特性和z方向磁场分布图，计算结果表明在两个法诺共振峰之间形成了有带阻滤波特性的U字型区域，其滤波的带阻宽度可达0。99 μm，实现了宽带滤波功能。基于结构的可协调性，调节双羊角钉谐振腔之间的距离L、高度H以及半径R可以改变共振波长和带阻波段。此外，在添加新的羊角钉谐振腔并形成级联结构后，可以获得新的法诺共振峰，并提高了带阻滤波特性，本研究得到的结构特性可以为带阻滤波器与传感器等光学器件的设计提供思路。

    等离子体波导双羊角钉型谐振腔法诺共振宽带滤波

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    双光纤光栅级联Sagnac环多波长滤波系统研究

    王翀伊依吴嘉辉宋坤...
    9-16页
    查看更多>>摘要：为了实现可调谐的高精度滤波并扩大通信容量，本文设计了一种创新的滤波器系统方案，采用了双光纤布拉格光栅级联和Sagnac环的结合。该方案经过Jones矩阵理论的深入分析和数值仿真验证。在波长范围为1 554-1 570 nm的频带范围内，通过调整光纤臂长差来引入Sagnac相移，从而实现了可调谐性。此设计不仅增加了滤波通道数目，而且减小了半高全宽。值得注意的是，在相同的臂长差条件下，此系统相较于单个光纤光栅和Sagnac环的滤波器，精度有了显著提高。在功率损耗为8 dB的情况下，此滤波器系统允许高达196 nm的臂长误差容限，同时提供更为精确的透射谱，实现调谐更加简便。此滤波器系统具备易实现性，广泛适用于密集波分复用系统以及光通信等领域。

    双光纤布拉格光栅级联Sagnac环臂长误差可调谐

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    基于边缘引导与特征融合的分阶段图像去模糊

    陈清江邵菲王炫钧
    17-26页
    查看更多>>摘要：针对现有方法去模糊后图像缺乏足够清晰边缘的问题，提出了一种基于边缘引导与特征融合的分阶段图像去模糊方法，分两个阶段逐步去除模糊。首先，第一阶段应用含双交叉集成注意力模块(dual cross integrated attention module，DCIAM)的编解码网络学习不同尺度下图像的内容特征，初步去除模糊信息。然后，构建边缘分支网络(edge branch network，EBN)提取图像边缘特征。再次，设计了边缘引导去模糊模块(edge-guided deblurring module，EGDM)以耦合不同分辨率下图像的内容与边缘特征。最后，第二阶段通过级联的残差块和DCIAM进一步去除图像模糊，并通过引入自校准注意融合模块(self-calibrating attention fusion module，SCAF M)增强特征表达效果。实验结果表明:所提方法去模糊后图像的峰值信噪比和结构相似度均值分别达到32。78 dB和0。964，均优于其他对比方法。所提方法可以显著提高去模糊性能且去模糊后图像边缘结构更加完整。

    图像去模糊边缘引导特征融合多尺度框架注意力机制

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    基于ECA-Net的双信息流图像字幕生成方法研究

    刘仲民苏融胡文瑾
    27-35页
    查看更多>>摘要：针对图像字幕生成中由于视觉信息不足使生成的描述语句与图像内容不匹配的问题，提出一种基于高效通道注意力(efficient channel attention network，ECA-N et)的双信息流图像字幕生成方法。首先，该方法将图像分割特征作为另一个视觉信息源，采用迭代独立层归一化(iterative in-dependent layer normalization，IILN)模块融合分割特征和网格特征，以双信息流网络提取图像特征;其次，在编码器中添加ECA-Net模块，通过跨通道交互学习图像特征之间的相关性，使预测结果更加关注视觉内容。最后，解码器根据提供的视觉信息和部分生成的字幕预测下一个词组，从而生成准确的字幕。在MSCOCO数据集上进行实验证明，该方法可以增强图像视觉信息之间的依赖性，使生成字幕相关度更高、语法更准确。

    字幕生成通道注意力编解码器双信息流

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    基于感知先验与分量增强的高动态成像方法

    王伟张思远刘晓芮
    36-45页
    查看更多>>摘要：高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验(perceptual priori，PP)与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理信息以及色彩真实感;引入注意力门控机制和特征提取(feature extraction，FE)操作对亮度分量进行增强;通过联合编码器-解码器网络对色度分量进行增强。对增强后的亮度分量和色度分量进行融合得到最终的融合图像。实验数据选用包含多种复杂场景的多曝光图像序列，结果表明，本文方法的视觉信息保真度达到了0。826 8，多曝光融合(multi-exposure fusion，MEF)结构相似度达到了0。947 6。本文方法相较于其他方法得到的融合图像，细节更加清晰、图像信息丰富、更符合人眼的视觉感知，融合效果更好。

    高动态成像多曝光图像融合感知先验(PP)分量增强

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    基于改进DeblurGAN-v2的运动模糊农作物害虫图像复原方法

    赵辉黄镖王红君岳有军...
    46-52页
    查看更多>>摘要：为对巡检机器人在巡检过程中产生的运动模糊图像进行高效精准识别，提出了一种基于改进DeblurGAN-v2的运动模糊农作物害虫图像复原方法。为有效提取图像重要特征，该方法将通道注意力(channel attention，CA)机制集成到DeblurGAN-v2主干网格中，使模型更加关注细节特征，提高对运动模糊图像的复原能力;此外，在原模型特征提取网络顶层引入空间金字塔池化(spatial pryamid pooling，SPP)缓解图像多尺度变化造成对图像复原的负面影响，提高模型对图像复原的性能。基于实际农田环境建立的数据集所做的实验结果表明，改进后算法的PSNR、SSIM指标分别为26。281 8 dB、0。947 3，较原模型提升了8、7。2个百分点。与其他主流模型的对比实验结果表明，本文方法对模糊图像的实际复原效果更优，对解决运动模糊农作物害虫的图像复原问题具有实际应用价值。

    运动模糊深度学习图像复原DeblurGAN-v2通道注意力(CA)机制空间金字塔池化(SPP)模块

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    融合注意力与自适应加权特征金字塔的铝型材缺陷检测

    赵伟刘国华
    53-60页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种新的铝型材缺陷检测方法，以解决现有方法在精度和小目标缺陷检测方面存在的问题。首先在特征提取网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention，C A)，以防止信息丢失，从而避免缺陷漏检。其次，引入自适应加权特征金字塔(adaptive weighted feature pyramid，AWFPN)，优化特征图的感受野和注意力融合，从而提升缺陷特征的捕获和利用效率。同时，改进了边界框回归损失函数，更好地处理缺陷尺度变化和定位误差，从而在提高检测精度的同时加快了模型的收敛速度。实验结果显示，该方法在提升检测效果方面取得显著进展，尤其在脏点和划痕等缺陷的识别能力上有明显提升。

    铝型材缺陷检测注意力机制深度学习YOLOv5

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    改进U2-Net的激光条纹中心线高精度提取

    陈新禹孙晓雨孙延鹏
    61-68页
    查看更多>>摘要：针对复杂环境下激光条纹中心线提取算法稳定性差、精度低等问题，提出一种基于改进U2-Net的中心线提取新方法。首先，在U2-Net网络中加入TSA(transformer-self-attention)、TCA(transformer-cross-attention)模块以提高模型的特征提取能力，实现精准像素级分割，有效去除图像中的噪声、毛刺，为后续中心线提取提供高质量的图像源;其次，根据使用场景特点，对传统Steger方法进行改进，完成激光条纹中心线高精度提取;最后，采用信度评价机制对光条中心点进行精度分析。实验结果表明，本文提出的改进U2-Net相较其他主流语义分割网络具有更高的提取精度、更好的抗噪声性能，在此基础上提取的像素中心点的信度值更高，达到传统Steger算法的1。9倍，满足高精度工业测量的需求。

    线结构光语义分割光条中心提取信度评价

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    基于深度子空间学习和数据增强的滚动轴承故障诊断方法

    张帅帅张超王肖锋
    69-76页
    查看更多>>摘要：主成分分析网络(principal component analysis network，PCANet)作为一种基于深度子空间学习框架的网络模型，在多个应用领域展现出卓越的性能。然而，在滚动轴承故障诊断方面，PCA-Net 算法存在无法准确反映数据完整结构信息、鲁棒性差以及泛化能力较弱等问题。本文针对这些问题，提出了一种基于PCANet算法和数据增强的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用L2，1范数学习滚动轴承振动信号的频域稀疏结构，从而抑制噪声数据，提高模型鲁棒性。此外，通过数据增强处理，不同类别的训练样本之间的差异性也得到显著增加，从而提高了模型的泛化能力。最后，实验结果表明，该方法明显提高了PCANet模型的鲁棒性和泛化能力，能够准确识别不同类型的滚动轴承故障。

    滚动轴承主成分分析网络(PCANet)数据增强L2U范数故障诊断

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    基于自参考干涉法的轨道角动量自由空间光通信相位补偿研究

    袁志宇杨国伟吕吉航毕美华...
    77-86页
    查看更多>>摘要：轨道角动量(orbital angular momentum，OAM)光束作为载波的自由空间光(free space opti-cal，FSO)通信系统极易受到大气湍流影响而导致通信质量下降。本文提出一种基于自参考干涉(self-referenced interference，SRI)法的相位补偿方案，并分析了针孔孔径和干涉强度比对其补偿性能的影响。通过仿真对比经典迭代算法，结果表明，本文方案在极大提升计算效率的同时，中低强度湍流下保持了较好的补偿效果，强湍流下补偿效果稍有减弱。

    轨道角动量(OAM)自由空间光(FSO)通信大气湍流自参考干涉(SRI)法相位补偿

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