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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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    基于多感受野与动态特征细化的遥感图像检测算法

    黄骏郭颖严舒
    335-345页
    查看更多>>摘要：为解决遥感图像目标检测任务中的目标尺寸过小、尺度变化剧烈、目标聚集和背景复杂导致的检测精度较低的问题,提出了一种基于YOLOv7的改进算法DF-YOLOv7.首先去除YOLOv7中过度下采样导致信息丢失的策略,通过改进层结构,以提高对小物体的检测精度,并且轻量化网络模型.其次提出多感受野的MRELAN模块替换部分ELAN,获得更强的多尺度特征表示,嵌入跨空间学习的高效多尺度注意力机制,适应复杂的场景.最后,提出上下文动态特征细化模块,过滤冗余的特征来突出低层小目标信息的特征差,优化密集目标表达能力.在VisDrone2019和DOTA数据集上对不同算法进行对比实验,实验结果表明:改进后的算法明显优于其他主流算法,相比YOLOv7,在两个数据集上的精度分别提高了3.3百分点和2.3百分点,参数量下降了50.8%.相比于YOLOv5s,该算法在VisDrone上提高了20.1百分点.

    遥感小目标检测深度学习YOLOv7特征细化

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    基于视觉机制的立体显示动态范围优化及实验分析

    张跃渊夏振平韩启帅程成...
    346-352页
    查看更多>>摘要：在立体显示技术飞速发展的今天,"元宇宙""数字孪生"等概念标志着人们对立体显示感知质量的更高需求,利用人因工程学提高立体显示感知质量的方法是立体显示技术发展的必由之路.基于人眼观看立体场景时的视觉特性,提出一种利用人眼视觉系统中的双目融合与双目竞争机制、提升立体场景动态范围的方法,以此达到立体场景感知质量优化的目的.三个渐进的视觉感知实验证明了该方法的可行性.结果表明,在人眼能获得良好感知的动态范围(0.35＜μ＜0.61)内,受测者普遍表示,经过该方法处理后的双目立体图像对视觉感知质量更优,统计结果显示立体图像的动态范围得到了显著提升.同时,该方法也不会损害立体图像的深度感知.该方法可为立体场景感知质量优化提供理论依据.

    立体显示双目融合与双目竞争动态范围视觉感知

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    无人机振动下惯性传感器辅助的图像运动去模糊

    纪越刘玉和郭萃李金义...
    353-363页
    查看更多>>摘要：在火灾、地震、爆炸等灾难环境中,无人机携带相机拍摄的图片会由于强烈振动而导致模糊,严重影响图像质量及紧急救援行动的效率.针对这一问题,提出一种基于无人机惯性传感器数据构建点扩散函数(PSF)的图像去模糊算法.该算法先利用惯性传感器捕获机载相机的运动信息,再根据这些信息推导PSF,从而有效规避传统算法在复杂纹理、低对比度或噪声等因素干扰时出现的问题,接着使用估计的PSF结合全变差正则化技术来复原图像.引入分裂Bregman迭代技术,将复杂的优化问题分解为一系列简单的子问题,从而加快计算速度,实现高精度图像去模糊.实验及仿真结果表明,所提算法能够有效恢复由于无人机振动导致的图像模糊,同时抑制伪影和振铃现象,显著提高无人机在振动下的成像质量.

    图像去模糊惯性传感器无人机振动全变差正则化分裂Bregman

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    不确定度引导的对抗主动学习目标检测方法

    王晒雅汤红忠罗海凡高尚...
    364-373页
    查看更多>>摘要：基于主动学习的目标检测通常使用更少的标注数据来提高目标检测模型的性能,即学习者可以从大量未标注样本中选取有价值的样本进行人工标注,并通过迭代训练来优化模型.然而,现有基于主动学习的目标检测方法仍然无法有效平衡样本不确定性和多样性,且查询样本冗余度高.为了解决这一问题,提出一种不确定度引导的对抗主动学习目标检测方法.首先,引入损失预测模块评估未标注样本的不确定度,并利用不确定度引导对抗网络训练,构建具有不确定性和多样性的查询样本集;其次,基于特征相似度评估样本差异性,降低查询样本的冗余度;最后,采用多种目标检测框架在MS COCO数据集与Pascal VOC数据集上进行实验,所提方法能在较少标注下有效提升目标检测精度.

    目标检测主动学习不确定度对抗网络

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    基于超体素分割的道路信息提取方法

    苏哲杨力罗哉江文松...
    374-381页
    查看更多>>摘要：为实现智能车辆对不同环境道路信息的有效提取,提出一种基于超体素分割的道路信息提取方法,道路信息主要分为路沿信息与车道线信息.首先,根据点云高程信息或扫描系统安装位置滤除非地面点云;然后,采用体素自适应的超体素分割方法对点云进行过分割,实现道路路沿特征的单独分割;接下来,通过边界点提取算法与扫描系统行驶轨迹完成路沿提取,并根据路沿信息划分出可行驶区域;最后,通过局部自适应阈值分割和空间密度滤波实现车道线提取.实验结果表明,道路路沿高度提取准确率为92.6%,道路宽度提取准确率为98.4%,车道线提取偏差度低于4%,最大偏差距离不大于0.04 m.

    激光点云超体素分割道路路沿车道线

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    基于双分支残差网络的高光谱图像分类

    杜天娇张永生包利东
    382-390页
    查看更多>>摘要：高光谱图像分类是高光谱图像理解及应用的基础操作,其准确率是衡量算法性能的关键指标.提出了一种新的双分支结构的残差网络(DSSRN),该网络能够提取高光谱图像的鲁棒特征,可用于高光谱图像分类任务以提升分类准确率.首先,采用拉普拉斯变换、主成分分析(PCA)及数据扩增方法对高光谱图像数据进行预处理,在增强图像特征的同时去除冗余信息并增加样本数量;然后,采用注意力机制及双分支残差网络,对每个分支都采用光谱和空间残差网络进行光谱和空间信息提取,生成一维特征向量;最后,采用全连接层获得图像分类结果.在印度松树、帕维亚大学与肯尼迪航天中心遥感数据集上进行测试实验,结果表明所提出的模型与双分支结构ACSS-GCN相比,分类准确率在3种数据集上分别提升了1.94、0.27、20.85百分点.

    高光谱图像分类图像预处理残差网络注意力机制

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    基于深度多先验学习的水下图像增强模型

    欧阳黄建峰袁容
    391-396页
    查看更多>>摘要：作为海洋信息的重要载体,高质量且清晰的水下图像是海洋资源勘探和海洋安全监测等一系列水下作业任务的重要保证.由于光照选择性吸收和散射等因素的影响,水下图像会出现质量退化.鉴于此,提出一种基于深度多先验学习的水下图像增强网络模型.首先,在水下光学成像物理模型先验的指导下获得4个水下图像的变体,采用包含5个U-Net结构的单独特征处理模块,学习得到5个私有特征图;然后,抽取每个U-Net结构的上采样特征图,通过联合特征处理模块,学习得到一个公有特征图;最后,利用特征融合模块,将私有特征图和公有特征图统一表征,生成增强后的水下图像.实验结果表明,与其他多种水下图像增强网络模型相比,所提模型对水下图像质量的增强更具有效性,在多个质量评价指标上均获得了优异性能.

    水下图像增强深度学习多先验信息联合特征处理

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    基于注意力机制的背光图像增强

    韩冯刚常侃夏淑成邰旭鑫...
    397-408页
    查看更多>>摘要：当光源位于物体的背面时,所拍摄到图像会存在昏暗的前景和明亮的背景,这种非均匀的光照分布严重影响了图像的整体视觉质量.针对现有的图像增强方法难以有效解决背光图像的非均匀光照分布问题,提出了一种由注意力机制引导的背光图像增强网络.首先,使用U型网络构建一个增强子网络(EM-Net)实现多尺度特征提取和重建;其次,引入一个条件子网络(Cond-Net)生成与输入图像相对应的背光区域注意力图,用以引导EM-Net重点关注图像中的背光区域;然后,采用一个双分支增强块(DEB),在充分提升背光区域亮度的同时保持前光区域的对比度;此外,在DEB的背光分支中引入空间特征变换(SFT)层,使EM-Net能够根据背光区域注意力图的指引着重提升背光区域的可视度;最后,为了加强背光区域和前光区域在增强过程中的关联性,提出一个双边互注意力模块(BMAM),进一步提升EM-Net的重建能力.实验结果表明,所提算法在背光数据集(BAID)和非均匀曝光数据集(LCDP)上获得的峰值信噪比(PSNR)分别比最新的背光图像增强算法CLIP-LIT高 3.15 dB和4.81 dB.相较于其他基于深度学习的图像增强算法,所提算法能够以较高的运行效率有效改善背光图像的视觉质量.

    图像处理背光图像增强注意力机制非均匀光照

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    融合树分割与侧窗技术的局部立体匹配算法

    张杨沈乾刘汉威宋波...
    409-417页
    查看更多>>摘要：针对当前局部立体匹配算法在边缘区域视差估计不准确的问题,提出一种融合树分割与侧窗技术的局部立体匹配算法.相较于传统局部立体匹配算法采用的固定窗口聚合策略,开发了一种基于侧窗技术的代价聚合策略,通过自适应选择最优侧窗来进行代价聚合,显著提高了边缘区域的视差精度.此外,在视差细化阶段引入树分割技术,并利用环形搜索传播可靠像素点,进一步提高边缘和复杂纹理区域的整体视差精度.在Middlebury数据集上的实验结果表明,所提算法在视差估计方面具有较高的视差计算精度和效率,特别是在图像边缘和复杂纹理等困难区域表现出良好的性能.

    立体匹配局部立体匹配树分割侧窗技术边缘保护

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    基于多跳深度网络的红外微小目标检测方法

    燕舒乐陈润宇蔡念许少秋...
    418-426页
    查看更多>>摘要：红外检测作为远程搜索和监视的重要手段,其对微小目标的检测精度影响实际应用价值.为了提高复杂背景下微小目标的测量精度,提出一种基于多跳深度网络的检测框架.首先,为了应对红外微小目标呈现"弱"和"小"的形状特点,利用无锚机制搭建特征金字塔作为骨干网络提取特征图.随后,为了实现渐进式特征交互和自适应的特征融合,在跳跃连接部分设计了由多尺度膨胀卷积组构成的多跳多尺度融合模块.最后,为了降低模型对微小目标位置偏差的敏感性,在训练中使用真实目标与预测目标的Wasserstein距离作为两者的相似性度量.实验结果表明,所提测量方法比已有测量方法具有更好的测量精度和效率.

    红外微小目标检测多跳深度网络无锚点机制Wasserstein距离

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