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期刊信息/Journal information
激光与光电子学进展
激光与光电子学进展

范滇元

月刊

1006-4125

lop@siom.ac.cn

021-69918222

201800

上海市嘉定区清河路390号（上海市800-211信箱）

激光与光电子学进展/Journal Laser & Optoelectronics ProgressCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中科院上海光学精密机械研究所和国家惯性约束聚变委员会联合主办。旨在关注科技发展热点，报道高新技术前沿，追踪科技研发动态，介绍科学探索历程；展示最新科技产品，汇萃时尚科技讯息。
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    荧光偏振成像技术及其生物学应用

    杨子仪李世晗刘芷如钟素艺...
    1-15页
    查看更多>>摘要：荧光偏振成像通过测量样品中荧光分子的偏振状态,得到样品的取向结构特征,在生物学领域有着广泛的应用.偏振成像常与其他荧光显微技术结合,用来解析细胞结构的排列方向、生物大分子的实时动态取向和组织的有序性等信息,以研究细胞的生理过程、药物对细胞的作用及异常结构的检测.本文阐述了荧光偏振成像在生物学等领域的应用,对利用偏振信息获取不同样品取向结构的研究方法进行分析比较,并对其未来发展趋势进行展望.

    荧光偏振成像分子取向解析生物显微成像

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    光学相干层析血管造影技术原理及其临床定量分析

    王迪张婷梁姗姗张军...
    16-27页
    查看更多>>摘要：光学相干层析血管造影术(OCTA)以光学相干层析(OCT)技术为基础,是一种使用流动的红细胞作为内在造影剂的血管造影方法,具有高分辨率、高灵敏度以及非侵入性的优势.利用流动的红细胞与静态组织在OCT信号上的幅值与相位差异,可实现对视网膜血管网的三维造影.根据血管网的复杂性与形貌扭曲程度,设有血管密度指数、血管直径指数、血管周长指数、血管复杂指数等指标应用于糖尿病视网膜病变(DR)、静脉阻塞(VO)等眼病的筛查,在临床治疗中表现卓越.对OCTA的发展、算法的基本原理以及临床定量指标进行了概述,并简述了几种OCTA方法在标准定量指标上的对比.

    医用光学光学相干层析成像光学相干层析血管造影临床定量指标

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    基于深度学习的光场超分辨率算法综述

    熊娅维王安志张凯丽
    28-39页
    查看更多>>摘要：光场图像分辨率低的原因之一是光场空间分辨率和角度分辨率之间存在相互制约.光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像.基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图像的质量,突破了传统方法计算成本高、操作复杂的限制.本文对近年来基于深度学习的光场超分辨率技术研究进展进行了全面综述,梳理了网络框架和典型算法,并进行了实验对比分析.最后,总结了光场超分辨率领域面临的挑战,并展望了未来可能的发展方向.

    光场图像超分辨图像修复深度学习

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    基于区域优化的图像拼接技术研究及应用进展

    潘维东李安虎刘兴盛
    40-59页
    查看更多>>摘要：光电成像技术作为获取环境信息和感知物理世界的重要手段,在航空遥感观测、农业资源监测、工业缺陷检测、生物医学诊断等领域具有愈发广泛的应用.随着应用场景不断拓展,光电成像技术常常面临大视场和高分辨率难以兼顾的问题,为此必须开发精准高效的图像拼接技术.在阐明图像拼接理论模型的基础上,分类介绍了基于区域优化的图像拼接技术的基本原理和实现方法,并从方法特点、拼接效果、时间效率等角度,分析了现有基于区域优化的图像拼接方法的优越性和局限性.通过阐述图像拼接技术在典型领域的应用,总结了图像拼接所面临的技术挑战和应用前景,并展望了其在适应复杂应用场景、融合深度学习方法、提升信息维度等方面的发展方向.

    图像拼接区域优化局部自适应最佳接缝深度学习应用进展

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    基于深度学习的扇束X射线荧光计算断层扫描自吸收校正

    孙孟英蒋上海李相朋黄鑫...
    60-68页
    查看更多>>摘要：在X射线荧光计算断层扫描(XFCT)成像过程中,样品本身对入射X射线以及荧光X射线的吸收衰减是制约其高质量图像重建的重要因素之一.本文提出一种基于深度学习的X射线荧光CT自吸收校正方法,利用基于U-Net的卷积神经网络学习原始投影数据中的对称结构分布,从受自吸收影响的正弦图中恢复完备的投影数据.通过数值模拟建立扇束XFCT成像系统获得20000组荧光正弦图,实现网络训练、测试与验证,并通过Geant4软件仿真获得受自吸收影响的投影数据进行进一步验证.结果表明,训练良好的神经网络能对不完整的投影数据实现自吸收校正,进而提高重建图像的质量.

    深度学习自吸收校正X射线荧光计算断层扫描数值模拟

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    目标表面BRDF对非视距成像的影响

    杨玉峰张澳郭友成祝文卓...
    69-76页
    查看更多>>摘要：为了研究目标表面材质对非视距成像算法性能的影响,针对不同类型的双向反射分布函数,利用非视距成像领域的共焦扩散层析成像算法对非视距目标进行了仿真重建,最后以玻璃纤维、紫红色漆板、水泥板为实例更深入地探讨不同物体材质对成像质量的影响.对于隐藏目标,仿真结果表明:针对镜面反射率高的目标,重建结果模糊;针对镜面反射率和漫反射率均较高的目标,重建质量不太理想;针对漫反射率高的目标,重建质量较为理想;针对不发生镜面反射的目标,重建结果清晰.在散射特性不同的目标物体中,镜面反射部分占比更小的物体可以较高质量地重建出来.该研究结果为非视距目标领域中目标表面材质的选择提供指导.

    双向反射分布函数非视距成像仿真分析图像重建材质选择

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    基于融合差分卷积的受电弓安全触发目标实时检测定位方法

    杨占山张瀛杜弘志孙岩标...
    77-85页
    查看更多>>摘要：针对现有目标检测算法存在的问题,提出了一种基于融合差分卷积的目标实时检测定位方法.首先构建融合差分卷积的主干网络以增强特征提取能力;然后设计共享权重的特征融合模块和检测头以提高检测速度和精度;最后制定多阶段训练策略进一步提升精度.在受电弓检测数据集中的实验结果表明,在CPU硬件资源下,所提方法检测帧率可达149 frame/s,整体平均精度均值(mAP)可达81.20%,比FemtoDet算法分别提高了57 frame/s和6百分点.所提方法满足高速铁路现场中对触发定位任务的实时性和准确性的技术需求.

    目标检测模型压缩特征融合卷积神经网络

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    基于深度学习与卡尔曼滤波的多模态融合里程计

    李隆安毅谢丽蓉孙卓...
    86-97页
    查看更多>>摘要：里程计是同步定位与建图技术的重要组成部分,现有里程计算法多以视觉或激光传感器为主,未能充分发挥多模态传感器的优势,在特征缺失场景和复杂环境下鲁棒性不足.针对此问题,本文同时采用了激光雷达、彩色相机和惯性测量单元等多模态传感器的数据,提出一种多模态融合深度网络——MLVIO-Net,并与一个误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)共同组成多模态融合里程计.MLVIO-Net由特征金字塔网络、多层双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络、位姿估计网络和位姿优化网络组成,实现了对多模态数据的紧密融合.特征金字塔网络可以对激光点云进行层级化特征提取,LSTM网络可以更好地学习惯性测量数据的时序特征,位姿估计网络和位姿优化网络可以逐级优化预测结果.ESKF通过惯性测量单元运动学模型预测位姿,并利用来自MLVIO-Net的预测结果校正位姿,在提升预测精度的同时,还可以大幅提高里程计的输出帧率.在开源数据集KITTI上进行验证,实验和测试结果表明,与其他常见的算法相比,本文提出的多模态融合里程计具有更高的精度.

    遥感激光雷达同步定位与建图多模态融合里程计误差状态卡尔曼滤波里程计

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    基于ResNet34-TE的喷印可变彩色二维码缺陷检测

    李莹董耀何自芬袁浩...
    98-109页
    查看更多>>摘要：针对喷印可变彩色二维码多颜色干扰、高复杂度的缺陷,以及目前印刷企业检测方法精度不够、效率低的问题,提出一种基于ResNet34融合Transformer结构的缺陷分类模型(ResNet34-TE).首先,构建彩色二维码缺陷数据集,通过基于轮廓形状检测的方法提取目标区域,消除背景干扰;然后,以ResNet34为主干网络进行特征提取,舍弃平均池化层,利用Transformer编码器层对提取特征的全局信息进行捕捉,增加对感兴趣区域的关注度.实验结果表明,ResNet34-TE的准确率达到96.80%,单张平均检测时间为15.59 ms,准确率较原模型提高5.3百分点、检测速度提高5.8%,与经典模型对比综合性能更优;在公开缺陷检测数据集NEU-DET上准确率达到98.86%,优于主流的缺陷分类算法.因此,所提模型在缺陷识别方面有较好的分类效果.

    缺陷检测ResNetTransformer彩色二维码轮廓检测

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    抗扰动跨场景多光谱成像彩绘文物颜料分类方法

    郭阮昭王可王慧琴王展...
    110-129页
    查看更多>>摘要：受到文物保护现场的环境限制,大面积彩绘文物无法一次成像获取完整的数据,利用多组分镜头成像可以获得完整的高空间分辨率多光谱数据.但分镜头成像过程中的光照不均匀、光谱噪声等干扰会造成在光谱维度的数据偏移,导致颜料分类精度下降.针对该问题,提出了一种抗光谱扰动的跨场景多光谱成像彩绘文物颜料分类方法.首先基于尺度不变特征提取相邻分镜头图像的重叠区域,并利用直方图规定化方法以重叠区域灰度均值为基准消除光谱偏移;通过深度编解码器提取空谱特征并随机化生成可变的空谱信息,使其具有跨场景的域移位属性;引入光谱通道注意力机制增强模型对关键通道的响应能力;最后利用对抗学习策略优化生成器,增强模型泛化能力.实验结果表明:在模拟与真实壁画数据集的实验中,利用抗光谱扰动数据的算法总体分类精度平均提高4.13%,Kappa系数平均提高5.65%;在跨场景彩绘文物颜料分类实验中,颜料总体分类精度提高了4.01%,Kappa系数提高3.16%.

    光谱学多光谱成像颜料分类跨场景光谱扰动

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