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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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    自适应权重细节保持多曝光图像融合

    文瑞鸿刘春雨刘帅周美丽...
    316-325页
    查看更多>>摘要：多曝光图像融合针对图像传感器不足以捕获大动态范围场景的问题,将同一场景下多幅曝光程度不同的图像融合,得到一幅包含丰富场景细节的高动态范围图像.针对融合中常出现的图像细节保存不足、边缘光晕等现象,提出一种自适应权重细节保持多曝光图像融合算法.利用图像块分解中的对比度与结构分量提取融合结构度权重,同时利用二维熵选取亮度基准计算曝光度权重,结合饱和度权重使融合后的图像更好地还原场景的亮度与色彩信息.最后利用双金字塔融合在多个尺度上融合源图像序列,能够避免边界处不自然的光晕,得到保留更多细节的高动态范围融合图像.选取3个数据集中的70组多曝光图像进行实验,结果表明,所提算法的平均融合结构相似度达到0.983,平均交叉熵达到2.341,与经典或最新的多曝光融合方法相比能维持场景本身的亮度分布,同时保持更多的图像信息,验证了所提算法的有效性.所提算法融合结果优秀,视觉效果良好.

    图像处理高动态范围多曝光融合图像块分解二维熵图像金字塔

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    基于局部最大梯度与最小强度先验的光场图像去模糊

    赵宗晨刘春雨徐明林张玉鑫...
    326-335页
    查看更多>>摘要：空间三维重建在遥感、军事、航空航天等多种领域均有着重要应用.其中,光场成像技术被广泛应用,为了使三维重建更精确,需要对光场成像的每个平面清晰成像.因此,提高光场图像的像质是解决空间重建的关键.首先,将光场成像应用于空间成像系统中,建立基于波动光学的光场成像模型,降低了成像模型复杂性,仿真出光场原始图像.其次,根据光场数字重聚焦算法,进行数字调焦,得到不同对准平面处的光场图像.最后,由于相对运动造成的误差、数字重聚焦算法存在的一定误差和微透镜阵列在光路中成像造成中高频信号损失等因素,重聚焦图像模糊.现有的图像去模糊算法并不能满足光场成像技术所需的像质要求,因此,本文提出一种去除遥感光场重聚焦图像模糊的算法.该算法利用图像模糊会导致局部最小强度值变大和局部最大梯度值变小的先验知识,通过构建能量函数,使用改进的半二次分裂方法估计潜在图像和模糊核,以达到去模糊的目的.结果表明,所提算法在处理光场重聚焦图像上优于其他图像去模糊算法.

    光场成像波动光学数字重聚焦图像去模糊

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    基于伪深度信息的层级匹配多目标跟踪算法

    胡鹏潘树国高旺王萍...
    336-343页
    查看更多>>摘要：针对传统利用交并比(IOU)进行关联的多目标跟踪方法在目标遮挡下性能不佳以及特征重识别关联在处理外观相似目标时的局限性,提出了一种基于伪深度信息的层级匹配多目标跟踪算法.所提算法采用了立体几何方法获取图像中目标的伪深度信息,根据伪深度的大小,将检测框和轨迹划分为多个不同的子集.当一些目标相互遮挡但其伪深度差异较大时,它们将被分类到不同的伪深度等级中,从而避免了匹配冲突的问题.接下来,利用伪深度信息计算伪深度代价矩阵,在同一伪深度等级下执行交并比伪深度(IOU-D)匹配,以关联处于相同伪深度等级下的被遮挡目标.实验结果显示,所提算法在MOT17测试集和DanceTrack测试集上分别实现了65.1%和58.5%的高阶跟踪准确度(HOTA),与基线模型ByteTrack相比,在两个数据集上分别提升了2.0%和10.8%.该研究结果表明,有效利用图像中潜在的伪深度信息,可显著提升对被遮挡目标的跟踪准确性.

    多目标跟踪目标遮挡伪深度信息层级匹配

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    编码曝光相机码字搜索智能优化算法

    周培培严家奕戚桓楠孙涛...
    344-354页
    查看更多>>摘要：针对传统相机成像高频部分信息保留不充分、编码曝光码字求解不准确、运动模糊核估算难等问题,聚焦编码曝光相机码字搜索方法,提出一种基于Memetic算法框架的智能优化循环搜索策略.采用差分进化中的变异交叉算子得到全局解,再采用禁忌搜索对全局解进行局部排查,循环搜索获取最优码字序列.设计了一种适用于编码曝光图像复原的损失函数,采用端到端盲去卷积核的生成对抗网络,比较了不同码字获取方式对模糊图像复原的影响.实验结果表明:相比其他方法,所提智能优化算法能更准确地求解码字序列,鲁棒性更好;经同一网络进行运动模糊图像复原时,所提算法码字得到的复原结果在主客观方面均优于现有方法,在运动模糊复原领域具有较高的工程应用价值.

    编码曝光码字搜索智能优化运动模糊复原

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    基于扩散模型的自监督预训练血管内超声图像分割方法

    郝文月蔡怀宇左廷涛贾忠伟...
    355-363页
    查看更多>>摘要：为了克服获取大规模有标签数据集的困难,引入一种基于扩散模型的代理任务,通过自监督学习从未标注的数据集中获取先验知识,并在小规模有标签的数据集上进行微调.受扩散模型的启发,使用不同等级的噪声与原图加权混合作为模型输入,并训练模型预测输入的噪声,以更好地学习血管内超声(IVUS)图像的表征.此外,引入均方误差(MSE)和结构相似性指数(SSIM)的联合损失函数以提高模型性能.所提方法在20%数据集上的实验结果表明:所得内膜和中膜的Jaccard度量(JM)系数相比于随机初始化的结果分别提高了0.044和0.101,Hausdorff距离(HD)系数分别改进了0.216和0.107,达到了与使用100%数据集训练相近的结果.该框架可以适用于任何结构图像分割模型,并在确保分割效果的同时,显著降低了对真值标签的依赖.

    医学图像分割血管内超声表征学习扩散模型

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    结合增强最优缝合线与亮度优化的图像拼接

    蔚享潭赵耀宏向伟
    364-373页
    查看更多>>摘要：针对因大视差和曝光差异导致拼接图像产生重影与亮度不一致的问题,提出一种结合增强最优缝合线与亮度优化的图像拼接算法.首先,采用基于投影偏差最小化的形变模型配准图像,以精确对齐重叠区域;其次,设计了一种搜索重叠区域两交点之间的增强最优缝合线算法,避免拼接图像出现信息缺失;最后,在泊松融合图像的基础上构造理想拼接图像梯度与非均匀光照拟合模型的能量泛函优化拼接图像的亮度,提升拼接图像的亮度一致性.实验结果表明:在消除大视差方面,所提算法的结构相似性(SSIM)相比于文献[11]提出的算法提高了5.58%,峰值信噪比(PSNR)提高了9.55%;在消除曝光差异方面,所提算法的亮度成分平均梯度(AGIC)相比优化前降低了14.90%,平均梯度(AG)提高了12.09%,可用于大视差和曝光差异场景下的图像拼接.

    图像拼接投影偏差增强最优缝合线亮度优化能量泛函

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    亮度约束下的双分支特征融合图像去雾算法

    何锦清董秀成向贤明郭泓达...
    374-384页
    查看更多>>摘要：为了解决雾霾天气影响图像质量的问题,提出了一个双分支特征融合图像去雾算法.首先,采用密集残差形式的数据拟合子分支增加网络深度,提取高频细节特征,采用U-Net形式的知识迁移子分支对有限数据进行知识补充.然后,利用多尺度融合模块自适应融合双分支特征以恢复高质量的去雾图像.此外,在组合损失函数中引入亮度约束,对密集雾霾区域进行更高权重赋值.最后,在合成和真实数据集上均进行测试,并与现有的FFA、GCANet等去雾算法进行对比.实验结果表明,所提算法在合成和真实雾图上的去雾效果良好,且相较于其他算法,在4个非均匀雾霾数据集上的平均峰值信噪比提升1.55 dB～10.30 dB,平均结构相似度提升0.0312～0.2440.

    非均匀去雾密集残差知识迁移亮度约束多尺度融合

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    基于标准差加权高斯滤波函数及多方向Sobel算子的感兴趣区域中心子区图像期望清晰度值计算方法

    张志勇潘宁慧赵廷玉
    385-393页
    查看更多>>摘要：通过将感兴趣区域(ROI)划分为ROI中心子区、次中心子区,以及边缘子区,提出一种ROI中心子区图像期望清晰度值计算方法.将ROI水平与垂直方向划分为多个奇数ROI子区,对于不同的ROI子区采用不同标准差加权的高斯滤波函数进行滤波去噪处理,离ROI中心子区越远的ROI次中心子区与边缘子区,标准差越大,这样在保证ROI中心子区图像清晰度值的同时,又有效地降低ROI边缘子区的清晰度值,为后续计算ROI图像期望清晰度提供可靠数据.更进一步,将传统的二方向3×3 Sobel算子拓展为四方向的5×5 Sobel算子,实现更强的边缘响应以及更好的清晰度曲线.在此基础上,利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)高速图像处理技术实现上述算法,大大减少计算时间.实验结果表明,所提方法可以有效地消除噪声对ROI图像期望清晰度值的影响,并且能够显著减少ROI边缘子区图像的细节信息,从而始终保证ROI中心子区对焦.另外与软件计算相比,FPGA拥有更快的计算速度和更好的实时性,计算速度是软件的130倍.

    图像清晰度值标准差加权现场可编程门阵列图像期望清晰度值多方向Sobel算子标准差加权高斯滤波函数

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    基于渲染视角采样的轻量化模板匹配算法

    文代洲王晰任明俊
    394-402页
    查看更多>>摘要：位姿估计作为一种经典的计算机视觉感知任务,常用于自动驾驶和机器人抓取等场景.基于深度学习的模板匹配位姿估计算法对未知场景的鲁棒性极强,但是当前方法普遍存在显存消耗大且运行速度慢的问题.为此,提出一种轻量化深度学习模板匹配算法.该方法引入深度可分离卷积和注意力机制,在大幅减少模型参数量的前提下,提取更具泛化性的图片特征,提高对未见物体和被遮挡物体的位姿估计精度.此外,提出渲染视角迭代采样优化器,仅增加少量渲染模板来对初始估计结果进行优化,极大提高算法运行速度,并保证匹配精度.开源数据集上的实验结果表明,所提轻量化模型的参数量仅为先进模板匹配模型参数量的0.179%,在不需要高质量渲染模板的条件下,将平均匹配精度提高了3.834%.

    模板匹配位姿估计轻量化模型卷积神经网络

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    改进PointPillars和Transformer的路侧两阶段三维目标检测算法

    王量子黄妙华刘若璎毕程程...
    403-412页
    查看更多>>摘要：为解决路侧点云目标检测任务中复杂场景下远距离车辆漏检率高和道路行人误检率高等问题,提出一种改进PointPillars和Transformer的路侧两阶段三维目标检测算法.算法的第一阶段基于PointPillars设计:骨干网络嵌入SimAM注意力机制学习相似性信息以关注重要特征,替换下采样部分的普通卷积块为带有残差结构的卷积块以提高网络性能.第二阶段基于Transformer对第一阶段生成的候选框进行细化:编码器构建原始点特征进行编码,解码器利用通道加权增强通道信息,提高检测精度,改善误检问题.为验证所提算法的性能,在路侧数据集DAIR-V2X-I和车端数据集KITTI上进行实验.实验结果表明,所提算法相比其他公开算法检测准确率明显提升,同基准算法PointPillars相比,在moderate检测难度下,对DAIR-V2X-I数据集中汽车、行人、骑行者的检测准确率分别提高1.9百分点、10.5百分点、2.11百分点,KITTI数据集中汽车、行人、骑行者的检测准确率分别提高2.34百分点、4.73百分点、8.17百分点.

    三维目标检测误检漏检Transformer注意力机制残差结构

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