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期刊信息/Journal information
光电子·激光
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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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    边孔相移光纤光栅测量压力温度的仿真及优化

    梁磊任启鹏王辉戴澍...
    785-791页
    查看更多>>摘要：油井内压力及温度的测量是智能完井系统的重要组成部分.为了能在井下环境实现单点、压力温度双参量测量,且最高压力可达30 MPa,温度可达120℃,本文提出一种在圆心边孔光纤(side hole fiber,SHF)上刻写 π相移光栅的压力温度传感器.首先对边孔 π 相移光纤光栅同时测量压力及温度进行了理论推导,证明同时检测压力温度的理论可行性.其次,在理论的基础上,对SHF进行了仿真优化,并引入断裂极限限定条件,得到SHF的最优尺寸为孔中心距27 μm,孔半径21.5 μm.结果表明:SHF能实现单点双参量的测量,π相移光栅的引入提高了测量分辨率;SHF的孔半径越大孔越靠近纤芯,压力灵敏度越高,但考虑光纤断裂情况则并不是半径越大越好.该研究对特定压力测量范围下的边孔光栅压力温度传感器设计有指导意义.

    边孔光纤π相移光栅压力温度测量仿真分析

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    一种表面等离激元干涉型窄带梳状滤波器优化设计研究

    陈露赵洪霞程培红丁志群...
    792-798页
    查看更多>>摘要：为了压窄梳状滤波器单信道带宽,提高有限频带资源利用率,本文提出一种表面等离激元(surface plasmon polaritons,SPPs)干涉型梳状滤波器.在单信道带宽被压窄的同时,伴随通带透射率和信道数大幅提升.利用时域有限差分(finite difference time domain,FDTD)法数值模拟了梳状滤波器设计参数对透射光谱的影响,探究了产生机理,优化了设计结构.研究结果证明,梳状透射光谱单信道超窄带宽是SPPs和石墨烯微腔双重干涉的结果.梳状透射光谱主要集中在1-1.24 μm近红外波段,单信道带宽最优值可达4.2 nm,信道数高达18个.同时可通过调控顶层二氧化硅(SO2)的宽度实现相邻信道间距、单信道带宽和信道数的需求选择,尤其梳状光谱是由滤波器结构材料自身耦合共振激发的,结构简单,更易于片上集成.

    梳状滤波器单信道带宽表面等离激元(surfaceplasmonpolaritons,SPPs)石墨烯微腔

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    基于背景先验与中心先验的显著性目标检测

    吴迪李婷万琴
    799-806页
    查看更多>>摘要：针对传统的图流行排序显著性目标检测算法存在先验信息单一,显著目标检测不完整的问题,提出一种新的基于背景先验与中心先验的显著性目标检测算法.首先将图像边界节点作为背景种子进行流行排序获得粗略的前景区域,将其再次流行排序得到初步显著图;然后利用Har-ris角点检测、聚类实现中心先验显著性检测,捕获中心显著信息;最后在初步显著图上融合图像中心显著性,得到最终显著图.本文对综合指标、精确率-召回率曲线、F-measure值以及平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值进行实验评估,在公开数据集MSRA-10K和ECSSD上进行的实验结果表明:对比10种主流算法,本文算法在不同的评估指标上都具有较好的表现,且能准确地突出显著目标,提升背景抑制效果.

    显著性检测流行排序超像素节点显著图中心先验

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    基于多维度特征遥感图像分类方法的研究

    王佳鑫任彦王盛越高晓文...
    807-814页
    查看更多>>摘要：为了解决传统高光谱图像分类方法精度低、计算成本高及未能充分利用空-谱信息的问题,本文提出一种基于多维度并行卷积神经网络(multidimensional parallel convolutional neural net-work,3D-2D-1DPCNN)的高光谱图像分类方法.首先,该算法利用不同维度卷积神经网络(con-volutional neural network,CNN)提取高光谱图像信息中的空-谱特征、空间特征及光谱特征;之后,采用相同并行卷积层将组合后的空-谱特征、空间特征及光谱特征进行特征融合;最后,通过线性分类器对高光谱图像信息进行精准分类.本文所提方法不仅可以提取高光谱图像中更深层次的空间特征和光谱特征信息,同时能够将光谱图像不同维度的特征进行融合,减小计算成本.在In-dian Pines、Pavia Center和Pavia University数据集上对本文算法和4种传统算法进行对比实验,结果表明,本文算法均得到最优结果,分类精度分别达到了 99.210％、99.755％和99.770％.

    图像处理高光谱图像分类卷积神经网络深度学习遥感图像

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    基于亮度校正与多空间转换的水下图像增强

    杨亚绒李恒赵磊王海瑞...
    815-823页
    查看更多>>摘要：由于水体环境中光的吸收与散射,导致采集的水下图像存在颜色失真、亮度不均、对比度低等缺点.针对以上缺点,提出了基于亮度校正与多空间转换的水下图像增强方法.首先采用色彩平衡算法对退化图像进行颜色校正;然后将色彩校正的图像从红-绿-蓝(red-green-blue,RGB)空间转换为色调-饱和度-亮度(hue-saturation-value,HSV)空间,用构造出新的二维伽马函数处理V通道,再转回RGB空间;最后对颜色校正图像和亮度校正图像进行加权融合,并将融合图像从RGB空间转换为LAB空间,用限制对比度自适应直方图均衡化算法处理L通道,再转回RGB空间,便得到最终的增强图像.为验证本文算法的有效性,采用主观视觉效果和3种客观指标进行验证.结果表明,本文算法能够有效地校正图像亮度,提高图像清晰度.

    色彩平衡二维伽马函数加权融合限制对比度自适应直方图均衡化

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    基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法

    唐浩漾肖佳欣翟玉翔杨东方...
    824-830页
    查看更多>>摘要：针对异源遥感影像成像模式、时相、分辨率等不同导致的图像匹配困难问题,提出了 一种基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法.构建了跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),设计SmoothL1损失函数对网络进行优化,提高遥感图像特征提取精度,并基于图像特征迁移结果,建立三元组距离排序损失函数(trioplet margin ranking loss,TMRL)降低遥感图像的误匹配点数,实现异源遥感图像的准确匹配.实验结果表明,本文方法将异源遥感图像匹配平均准确率提升了 33.51％,与CMM-Net(cross modlity matching net)方法相比,具有更好的遥感图像匹配效果.此外,本文方法不需要目标域图像的标注信息,匹配时间缩短了 0.073 s,能快速准确实现异源遥感图像匹配.

    图像匹配特征提取生成对抗风格迁移

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    基于三元损失的保险业务牛脸识别系统的设计

    杨梅赵建敏
    831-839页
    查看更多>>摘要：针对当前畜牧保险行业勘察、定损中牛身份识别难的问题,本文将深度学习框架与物联网(internet of things,IOT)技术结合构建牛脸识别系统.系统中以Inception_Resnet_v1作为深度学习网络框架,结合Triplet Loss损失函数,完成牛面部特征的提取,通过计算余弦距离对特征进行身份识别.基于flask和vue框架布署牛脸检测和特征提取及验证模型,开发牛脸信息数据库,提供身份注册和验证web服务.为验证系统可行性,采集并制作牛脸识别数据集CFID200,在20％未见牛脸的条件下,牛脸识别系统准确率与验证率达到95％以上,满足保险业务牛脸身份识别需要.

    牛脸识别三元损失卷积网络深度学习

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    基于哈特曼原理的两相流气相参数研究

    刘若琳孔明曹鸣王道档...
    840-850页
    查看更多>>摘要：本文提出哈特曼光线追踪的方法来测量气液两相流的气相参数,并进行了理论和实验研究.首先,采用哈特曼模板获得阵列光束,通过模拟追踪光线在气液两相流中的传播过程,研究出射光线与两相流中气泡尺寸、位置等参数之间的关系,其次,建立BP神经网络模型来实现气泡参数的准确反演,仿真结果表明,气泡定位相对误差在7％以内,气泡粒径的相对误差在士4％以内.在此基础上搭建了实验系统,以已知大小的透明颗粒在垂直管道沉降模拟单个气相通过管道的过程,进行了实验研究,结果表明气泡粒径的相对误差可控制在±6％以内.

    哈特曼原理两相流BP神经网络气相参数

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    增量式块主成分分析的焊缝图像特征提取算法

    张鹏武刚任柯光
    851-857页
    查看更多>>摘要：针对焊缝图像特征提取的实时性问题,该文提出一种增量式块主成分分析(incremental block principal component analysis,IBlockPCA)算法,用于焊缝特征主成分的提取.该算法先将焊缝表面图像分割成子图像块并对其进行重构,然后利用提出的IBlockPCA算法对局部块图像进行增量式特征提取,并采用KNN算法对提取的特征主成分进行分类识别;最后在焊缝数据集上进行了算法的性能对比.实验结果表明,该算法在收敛率、分类率及复杂度等方面均优于其他主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)算法,其分类识别率为97.5％,其平均处理速度可达50 frame/s,能够满足焊缝表面图像的实时性处理需求.

    块主成分分析焊缝图像特征提取分类识别增量迭代

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    部分相干光照明正弦振幅光栅偏振成像的研究

    李昊胡小英刘文轩肖生柱...
    858-864页
    查看更多>>摘要：偏振成像由于其能检测物体偏振信息并可有效抑制背景噪声信号而受到了广泛关注.以往对正弦振幅光栅成像的研究基本都是在完全相干、非相干、或部分相干照明条件下进行,而本文基于偏振相干统一理论,在部分相干照明条件下考虑了光的偏振态,设计了部分相干光照明正弦振幅光栅的偏振成像系统,据此系统得出其斯托克斯(Stokes)频域计算模型,提供了一种计算Stokes物像频域关系的方法,通过透射交叉系数来描述其偏振成像系统的频率响应,说明偏振成像系统是非线性的,对光栅像强度中直流分量、基频、二次谐波进行分析研究,给出一组归一化Stokes参数下部分相干光照射正弦振幅光栅像面强度图,并利用MATLAB绘制出几组不同物体照明相干间隔与成像系统衍射图样大小比率下的Stokes像强度图,扩展了正弦轨迹分析在偏振成像系统性能评估中的应用.

    偏振成像正弦振幅光栅部分偏振和部分相干光偏振相干统一理论

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