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期刊信息/Journal information
激光杂志
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程正学

双月刊

0253-2743

JGZZ001@163.com

023-63051328

401123

重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼14楼140室

激光杂志/Journal Laser JournalCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国家新闻出版局批准的国内外公开发行的刊物，以报导光电与激光技术为主的科技期刊。从1992起被列为中国科技论文统计源刊物，所刊登论文被美国《EI》检索。
正式出版
收录年代

    改进边缘检测算法及其FPGA实现

    王子硕单彦虎储成群程洪涛...
    74-80页
    查看更多>>摘要：针对传统边缘检测算法在FPGA上实现存在缺乏自适应性及实时性差的问题,结合FPGA高速并行处理数据的特点,提出一种改进的边缘检测算法.该算法首先将双边滤波应用于Canny边缘检测算法,在降低噪声的同时保留图像边缘梯度信息;其次使用改进的Sobel算子,在4个方向上进行梯度幅值计算,以提高图像边缘的定位精度;最后提出一种基于梯度直方图的一阶导数变化的自适应阈值选取策略,以提高算法的自适应能力.实验结果表明双边滤波处理后,图像的峰值信噪比(PSNR)相较传统Canny算法提升了 109％.边缘图像的单边缘响应和边缘连接性有明显提升,同时满足实时性要求.为Canny算法应用到嵌入式机器视觉中提供一种可行方案.

    边缘提取Canny算法FPGA图像处理双边滤波

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    基于主动激励红外成像的大坝渗漏AI识别方法研究

    王嘉浩丁勇黄英豪王羿...
    81-86页
    查看更多>>摘要：为了解决大坝渗漏识别的问题,本文提出了一种将主动激励红外成像与深度学习结合的大坝渗漏识别方法.通过计算机仿真制作渗漏红外图像,再结合模拟大坝渗漏试验采集得到的红外图像,生成渗漏红外图像数据集用于深度学习的训练.在YOLOv5原始模型的基础上,用AF-FPN替换原有的FPN,提高识别大坝红外图像渗漏区域的能力,并在识别速度和准确率之间做出有效的权衡.试验表明,模型的准确率为87.6％,召回率为96.5％,平均准确率(IoU=0.5)为88.3％,表明本文提出的方法可较好的识别大坝红外图像渗漏区域.

    大坝红外图像主动激励深度学习渗漏识别

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    基于YOLOv7的钢表面缺陷检测

    张亚腾黄俊
    87-93页
    查看更多>>摘要：针对钢表面缺陷检测中存在误检率和漏检率高问题,提出了一种基于YOLOv7改进的钢表面缺陷检测算法.在该算法中,通过引入ConvNeXt-CBS模块以增强网络的特征提取能力,同时,基于SimAM注意力机制构建了 MPCS模块,提高网络对微小缺陷目标的关注度,最后在模型中引入C3模块来提升网络稳定性.实验结果表明,在NEU-DET数据集上,该算法的检测精度达到80.2％,比YOLOv7算法高出3.9％.与以往的钢表面缺陷检测算法相比,该算法具有更高的检测精度和更快的检测速度,可在工业应用中发挥重要作用.

    目标检测缺陷检测YOLOv7ConvNeXt-CBSSimAM

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    基于YOLOv5s网络的光学玻璃曲面镜片缺陷检测方法

    刘小磊刘丰慧崔宸嘉
    94-99页
    查看更多>>摘要：为了提升曲面光学玻璃镜片表面缺陷检测精度,对其表面缺陷自动化检测技术进行研究.通过分析光学玻璃镜片表面不同缺陷成像原理,设计一套两种打光方式相结合的缺陷采集装置,在采集到较高对比度缺陷图像的同时弥补光学镜片缺陷检测在脱膜缺陷上的不足;对采集到的缺陷图片进行预处理及数据增强操作,为光学玻璃镜片自动化缺陷检测提供高质量图片;将深度学习的方法运用在光学镜片缺陷检测上,通过对比不同网络模型在光学镜片缺陷数据集上的表现,选择效果最优的YOLOv5s完成对镜片缺陷的检测,其召回率和均值平均精度分别为92％和95％,检测一张缺陷镜片的时间为10 ms.

    缺陷检测光学镜片打光方式深度学习

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    基于交通标志的小目标检测

    曾天豪陈琳
    100-105页
    查看更多>>摘要：针对小目标检测算法在交通标志识别上的精度较低和误检等问题,提出一种前景融合注意力机制网络YOLO-Traffic.先引入EIOU损失函数,分别计算预测框和真实框的宽度,再利用空洞卷积来解决原模型CIOU存在的问题;其次,添加前景注意力机制F-ECA,充分提取前景相关信息,抑制背景噪声;最后使用Kmeans++算法代替Kmeans聚类得到的锚框进行重新分配相应的特征层,进一步提高特征提取能力.在清华大学制作的TT100K交通标志数据集上实验得出,对比原YOLOv5网络,精度提升了 2.91％,召回率提升了2.1％,检测速度为44帧每秒,最终精度达到96.89％.因此,所提出的YOLO-Traffic网络可以提升交通标志检测精度和模型性能.

    小目标检测前景注意力交通标志空洞卷积

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    基于激光自混合干涉的磁场测量方法研究

    赵岩李康达林茂华孙文强...
    106-110页
    查看更多>>摘要：针对光纤磁流体磁场传感器易受环境干扰及磁流体薄膜制作工艺复杂的问题,激光自混合干涉具有抗干扰能力强、稳定性好的特点,提出一种基于空间光的水平偏振激光自混合干涉的磁场测量方法,在外部磁场的作用下,水平偏振自混合干涉信号幅值发生变化,在一定范围内,磁场与信号幅值变化成正比,通过用施加磁场前后信号幅值的均值比与磁场的变化关系实现对磁场的传感检测.经过实验验证,信号的幅值在1％浓度的磁流体中衰减明显,薄膜厚度为0.5 mm,减小了薄膜的制作难度.在实验结果中对5.02 mt到19.112 mt磁场强度范围内的均值比进行线性拟合,相对误差最小为0.17％.

    自混合干涉磁场测量水平偏振磁流体薄膜

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    基于L-DeepLabv3+的轻量化光学遥感图像道路提取

    谢国波何林林志毅张文亮...
    111-117页
    查看更多>>摘要：针对DeepLabv3+在进行光学遥感图像道路提取任务时,存在模型参数量大、细节提取效果差等问题,提出一种改进DeepLabv3+的轻量化道路提取模型L-DeepLabv3+.首先通过将主干网络替换为MobileNetv2来减少模型参数量;其次,在编码层中设计一个改进的空洞空间卷积池化金字塔模块.该模块通过嵌入一个通道空间并联注意力模块和YOLOF模块来增强模型特征表达能力,并且将普通卷积替换为深度可分离卷积进一步减少模型参数量;最后组合采用Dice_loss和Focal_loss作为损失函数来解决正负样本不均衡问题.实验结果表明:L-DeepLabv3+在DeepGlobe Road数据集上进行道路提取的交并比达到68.40％,像素准确率达到82.67％,且模型参数量仅为5.63 MB,FPS达到72.3,与其他模型相比具有明显提升,实现了模型精度与轻量化之间更好的平衡.

    道路提取L-DeepLabv3+光学遥感图像语义分割轻量化

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    基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建

    盛月辛月兰王庆庆谢琪琦...
    118-125页
    查看更多>>摘要：针对图像超分辨率重建算法在信息恢复过程中存在特征提取不充分、重建高频细节能力不足等问题,在SRGAN的基础上提出了一种基于注意力机制的多尺度融合图像超分辨率重建算法(SRGAN-MCA).首先,构建了一种基于坐标注意力机制的多尺度密集残差注意力模块来提取不同尺度的特征信息,以解决图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题;其次,通过在网络判别器中嵌入谱归一化来约束判别器的Lipschitz常数,以增强网络训练的稳定性;最后添加了 Charbonnier损失函数对SRGAN-MCA进行训练优化,以实现更高质量重建.在Set5、Set14、BSD100数据集上的实验结果表明,与SRGAN相比,2倍和4倍放大重建图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了 0.35 dB、0.47 dB,结构相似性(SSIM)平均提高了 0.005 4、0.016.

    超分辨率重建生成对抗网络注意力机制多尺度特征融合

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    基于融合Canny-SIFT算法的MRI细微特征提取

    刘浩宇刘孝保姚廷强申吉泓...
    126-132页
    查看更多>>摘要：针对磁共振影像(MRI)中的细微特征难提取、易缺失问题,提出一种基于融合Canny-SIFT算法的磁共振影像细微特征提取方法.该算法首先解决因图像的灰度不均匀以及噪声信号繁杂导致图中纹理、细微特征信息不清晰问题,采用自动Gamma变换增加图像对比度,由泛洪填充和离散余弦变换构成的混合滤波器对背景和观察区域噪声做分别处理;针对重点观测区域细微特征提取不完整问题,根据实际诊断要求进行重要程度划分,通过特征匹配和拓扑关系推理获取重要区域的位置、面积等方面信息,同时完成自适应选取相应So-bel算子;最后通过阈值化分割和二值化处理获得输出图像;实验表明:该方法与已有Canny边缘检测精度有明显提升,结构相似性相较于传统常见方式提升了 38.9％,均方误差下降了 31.33％,与所提及的其他算法相比性能表现为最优.

    图像处理特征匹配磁共振影像Canny算法

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    改进SOLOv2的非结构化道路图像实例分割

    宋亮谷玉海黄佳伟
    133-139页
    查看更多>>摘要：针对非结构化道路图像中多个目标重叠且间尺度差异较大等,容易漏检或错检,分割精度不佳等问题.提出一种改进的SOLOv2实例分割算法.首先在特征金字塔结构添加自底而上增强路径以减少特征传递过程的损失,其次使用双重注意力指导特征选择,自适应地选择重要特征,抑制冗余信息,提升细节特征的提取能力,增强类别分支和掩膜分支的特征表示,进而提高掩膜预测的准确率.此外,对非结构化道路图像数据集进行预处理操作,提高模型的泛化能力.实验结果表明,本方法对实例边界把控更为精准,对比SOLOv2和Mask-RCNN平均精度分别提高2.0％、2.2％,检测帧率提高到6.1帧/s,在不同环境下均具有良好的分割性能.

    实例分割非结构化道路注意力机制深度学习

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