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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

    基于RPCA的红外与可见光图像融合

    江源张梦周锦高天...
    137-141页
    查看更多>>摘要：图像融合中，多数边缘保持滤波器在优化过程中会损坏细节和纹理信息，并且噪声也会严重影响融合结果，使得融合结果之间出现边界模糊和细节丢失问题。提出了一种基于RPCA(Robus principal compo-nent association)算法的红外光和可见光图像融合方法，可有效提高图象清晰度和视觉信息的保真度。首先，利用鲁棒主成分分析(RPCA)分解源图像为低秩部分和稀疏部分，并运用相对全变分和平均能量法对两者进行处理，最后通过NSCT逆变换获得融合图像。实验结果表明，与其他方法相比，该方法所得融合图像的平均梯度、空间频率、边缘强度、互信息量均有提升，提升量级分别为10。6％到72。6％、15％到60。2％、9。7％到69。6％，22。7％到 229。7％。

    红外与可见光图像融合鲁棒主成分分析相对全变分平均能量

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    融合上下文特征与密集网络的光学遥感图像配准

    李翔陈颖侯建行王伟...
    142-149页
    查看更多>>摘要：光学遥感图像的地理位置特征复杂多样，且多尺度特征空间信息丰富，在配准过程中难以充分提取图像特征，配准精度较低。针对上述问题，提出融合上下文特征与密集网络的配准模型，通过把位置信息嵌入注意力中加深对位置信息的关注，并集成多个不同内核的深度可分离卷积整合多个不同感受野来聚合丰富的多阶特征语义信息。首先采用融合后的密集网络对图像进行特征信息提取，接着使用双向皮尔逊相关匹配得到双向匹配关系，并通过回归得到的双向参数加权合成最终参数，最后通过仿射变换完成图像配准。实验结果表明，关键点正确估计的比例指标系数为0。05，0。03和0。01情况下，在Aerial-image数据集中分别高达83。9％，60。3％和15。3％，有效提高了光学遥感图像配准精度。

    光学遥感图像配准上下文特征密集网络注意力

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    基于梯度残差密集块和注意力混洗的红外与可见光图像融合

    袁硕智刘培培张宇晓徐湖洋...
    150-156页
    查看更多>>摘要：针对当前基于深度学习的红外和可见光图像融合存在提取细粒度细节信息不足、深层特征利用困难的问题，提出了一种基于梯度残差密集块和注意力混洗机制的红外与可见光融合方法。该方法在编码器中加入梯度残差密集块和注意力混洗模块，提升自编码器对图像细粒度细节信息和深层全局特征的提取能力并抑制噪声。在与其他方法的对比实验中，本方法在主观评价上具有良好的细节纹理和全局层次，并可以很好地融合红外与可见光源图像的有效特征;在客观评价上，本算法在标准差、峰值信噪比、视觉保真度、基于边缘信息的指标和小波特征互信息五项取得最优值，分别为76。9275、16。7755、0。8767、0。5141、0。4313。

    图像融合深度学习注意力机制梯度残差密集块

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    基于深度学习的遥感激光图像特征定位技术

    罗通王篮仪
    157-161页
    查看更多>>摘要：为提高对激光遥感图像特征点定位的准确度，提出基于深度学习算法的遥感激光图像特征定位技术。采用高光谱图模型参数融合和光谱波段图像检测方法，对遥感激光图像进行多频段检测和稀疏化表示，提取多光谱和点云数据，进行不同信息维度的特征重组;采用深度学习算法，动态迭代搜索目标物理和几何特征点。采用图像分割技术聚类处理特征点的复合特征;利用无向图建模特征定位的邻域关系，根据特征聚类和邻域输出表达结果，实现对遥感图像的特征点准确定位。仿真结果表明，采用该方法进行遥感激光图像特征定位的分辨率水平较高，能实现反模糊化的目标特征点定位，定位准确率最高为0。92，点云噪声干扰下，偏移量最高为 6*10-3。

    深度学习遥感激光图像特征定位图像分割地物目标

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    基于视觉传达技术的激光三维图像虚拟重建方法

    高越飞兰慧红
    162-167页
    查看更多>>摘要：为了提升激光三维图像虚拟重建效果，提出了基于视觉传达技术的激光三维图像虚拟重建方法。获取激光三维图像的纹理特征值，采集到激光三维图像，提取激光三维图像重建特征;融合频率域特征和纹理特征，得到激光三维图像多特征数据集以及激光三维图像多特征数据集内坏特征，设计多特征融合的步骤;根据多特征融合结果，得到三维特定激光三维图像模型，实现激光三维图像虚拟重建结果。实验结果证明:该系统可有效解决了激光三维图像重建难题，当遮挡比例为18％时，尺度不变深度误差值与平均角度误差值均达到最大，最大值均未超过设置阈值，本方法结构相似度在90％以上，重建精度较高，可以实现激光三维图像高精度虚拟重建。

    激光三维图像虚拟重建离散余弦变换重建误差

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    基于峰值直方图均衡化的车位图像增强

    苗作华刘代文尹东李诒雯...
    168-173页
    查看更多>>摘要：车位增强算法作为自动泊车的重要组成部分，其增强结果直接影响车位线提取效果。基于此，引入了暗通道作为低频分量进行自适应对比度增强，基于多组低对比度车位图像数据，讨论了多种低对比度增强算法的适用性，针对增强算法部分区域产生的车位增强不足与过曝现象导致降低车位线提取的完整性与精度下降的问题，提出峰值直方图均衡化的快速增强算法，结合了 PSNR、结构相似性、平均亮度和信息熵等作为客观评价指标，利用了霍夫直线检测统计算法增强结果的车位提取精度，并进行了验证。研究结果表明:本算法能够减少环境信息干扰，保留更多纹理细节，提升全局图像亮度与对比度，其在低照度环境下仍然具有出色的鲁棒性。本算法车位线提取精度超过90％，算法运行时间仅为37。18 ms，能够为低对比度场景下的自动泊车系统提供方法指导。

    低对比度图像改进的自适应对比度增强暗通道峰值直方图均衡化

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    基于PointNet++的邻域特征增强点云语义分割方法

    李松张安思伍婕张保...
    174-179页
    查看更多>>摘要：随着智能驾驶、机器人导航等以点云为基础的应用蓬勃发展，点云语义分割逐渐成为研究热点。然而，现有的点云语义分割方法存在局部特征提取不充分、特征融合不完整的缺陷。针对这些不足，提出了对应的解决方案。对于局部特征提取不充分的现象，通过嵌入邻域点的坐标、方向、距离等相关信息去关联邻域点的显式特征。对于特征融合不完整的现象，提出了 一种最大池化与自注意力池化相结合的混合池化方法。网络架构基于PointNet++，并结合提出的局部特征提取和融合方法，在S3DIS数据集上的实验结果表明，与基线方法PointNet++相比，各评价指标都有不同程度的提高，证实了新方法的有效性和优越性。

    三维点云语义分割特征提取深度学习

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    基于卷积神经网络的光信噪比监测方法

    何润泽朱禧月程昱
    180-185页
    查看更多>>摘要：光信噪比(OSNR)与光纤通信的传输性能息息相关，因此，OSNR监测是光性能监测技术中至关重要的一环，同时，传输链路中的色散会导致光信号脉冲展宽，使OSNR监测准确性下降。针对这一问题，设计了一种卷积神经网络模型，以异步延迟采样图(ADTP)作为网络输入特征，引入实例批量标准化模块，继承了神经网络不同深度下特征发散分布的优点，提高了神经网络对色散变化的适应性。实验结果表明，在10 Gb/s NRZ-OOK信号无色散干扰监测场景下，该模型的平均绝对误差(MAE)为0。2dB，在色散变化的场景下，MAE最高降低了 0。61 dB。

    光信噪比色散干扰卷积神经网络实例批标准化鲁棒性

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    基于改进Vision Transformer的复合涡旋光束识别

    张成志曹阳涂巧玲彭小峰...
    186-192页
    查看更多>>摘要：为提高涡旋光通信的编码效率和解码正确率，使用两束携带不同相邻轨道角动量和径向指数的涡旋光叠加产生16种形状相似的光强分布图并用4位二进制对其进行编码，为针对大气湍流对光强分布的影响，提出了使用稀疏注意力算法优化的Vision Transformer神经网络模型，将受强湍流影响下的光强分布图作为输入进行训练，从而实现对畸变的信息进行精确识别。仿真实验表明:该模型在识别受较强程度湍流影响的涡旋光束的正确率可达95。5％且对局部细节分辨更加准确;并验证强湍流条件下，不同波长、传输距离下的识别准确率均有良好表现，体现了模型的鲁棒性和泛用性。

    涡旋光束轨道角动量径向指数神经网络

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    考虑信息泄露影响的光纤传感网络传输数据安全导入方法

    翟广辉李娟
    193-198页
    查看更多>>摘要：为了提高对光纤传感网络传输数据安全传输能力，提出基于信息泄漏加密传输的光纤传感网络传输数据安全导入方法。采用离散混沌时间序列同步调制方法实现对光纤传感网络传输数据导入过程中调制编码处理，根据混沌随机编码特性实现对光纤传感网络传输数据过程中的同步输出稳定性调节和自主随机编码，构建光纤传感网络信息传输泄漏抑制的加密密钥，通过Logistics映射实现对光纤传感网络传输数据导入过程中的信息泄漏加密重传，根据光纤传感网络传输数据的混合敏感密钥表征和算术编码，实现信息泄漏控制和数据安全导入。实验结果表明，采用该方法进行光纤传感网络传输数据导入的加密性能较好，其光纤传感网络传输数据已加密比特序列的识别率为98％，误码率仅为2。7*10-9％，抗泄漏能力达到了 0。970，并且导入后的数据完整度达到了 0。996，说明该方法具备了较强的加密效果、抗泄漏能力，实现数据的安全导入和加密传输。

    信息泄露光纤传感网络传输数据安全导入加密编码

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