光学 精密工程
2022, 30(15): 1868
红外与激光工程
2022, 51(2): 20210896
红外与激光工程
2022, 51(2): 20210902
南京理工大学 电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094
提出了一种红外热成像视频中运动目标识别追踪以及轨迹重构的动态仿真方法。通过仿真环境中虚拟红外图像的生成方式与成像的基本模型，对得到的图像进行一系列预处理。以空对空场景搭建了基于Gazebo与OpenCV的动态仿真平台，利用平滑约束算法对追踪目标进行实时动态轨迹重构，提出了误差分析模型，并分析出轨迹重构算法的性能以及仿真平台的效能。实验结果表明，该方法针对空对空场景下的红外运动目标轨迹重构具有较好的精度与鲁棒性，对目标的运动模型基本没有约束，同时仿真平台具有较高的运行效能与实时性，普通家用电脑即可实现高于60 fps的实时动态仿真，满足轨迹重构算法性能测试与训练的需求，其核心算法亦可迁移至机载计算平台实现真实场景下的实时轨迹重构。所提出的单路热成像视频中运动目标轨迹重构动态仿真方法对空间目标三维轨迹重建与动态测距定位的研究具有重要意义。
动态仿真 红外成像 轨迹重构 平滑约束 dynamic simulation infrared imaging trajectory reconstruction smoothing constraint 红外与激光工程
2022, 51(2): 20210901
南京理工大学 电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210094
卷积作为一种简单的线性平移不变运算，被广泛应用于图像处理的各个领域，其衍生出的卷积神经网络更是在人工智能领域中大放异彩。为了应对后摩尔时代AI推理芯片算力受限的问题，光学神经网络应运而生。光学卷积神经网络作为其中一个重要的研究热点对光学神经网络的发展起到了重要的推动作用。设计了一种光学卷积系统，基于微透镜阵列与透镜组成的匀光光路对光场所携带的图像做二维卷积，该系统可以光学实现图像平滑和锐化。当使用空间光调制器来投影卷积核和输入图像时，系统可以实现各种步长的三种卷积形式，也可以通过多次投影/平铺实现多通道的三维卷积，进而为实现光学卷积神经网络用于复杂的图像处理任务奠定基础。
光学卷积 微透镜阵列 匀光系统 图像处理 optical convolution microlens array unifying system image processing 红外与激光工程
2022, 51(2): 20210887
Author Affiliations
Abstract
1 School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
2 Institute of Armored Forces, Army Research Institute, Beijing, China
With the advent of the era of big data, artificial intelligence has attracted continuous attention from all walks of life, and has been widely used in medical image analysis, molecular and material science, language recognition and other fields. As the basis of artificial intelligence, the research results of neural network are remarkable. However, due to the inherent defect that electrical signal is easily interfered and the processing speed is proportional to the energy loss, researchers have turned their attention to light, trying to build neural networks in the field of optics, making full use of the parallel processing ability of light to solve the problems of electronic neural networks. After continuous research and development, optical neural network has become the forefront of the world. Here, we mainly introduce the development of this field, summarize and compare some classical researches and algorithm theories, and look forward to the future of optical neural network.
南京理工大学 电子工程与光电技术学院，南京210094
在高背景噪声和低积分时间的激光雷达远距离成像场景中，针对传统方法得到的深度图像目标被噪声淹没和深度估计偏差较大的问题，提出了一种基于信号光子时间相关性和自适应卡尔曼滤波器的深度信息估计方法。首先，提取在时间上具有聚集特征的光子计数形成集合；然后，分析了影响信号光子在时间上分布的因素并使用静态高斯线性模型来描述该集合；最后将集合中的所有光子飞行时间乱序，输入改进的自适应卡尔曼滤波器，从而迭代估计深度值。在信号噪声比为1的室内，积分时间分别为10 ms和1 ms时，本文方法相对传统的最大似然方法在均方根误差指标上提升了40%和38%。在信噪比约为0.135的室外2 km目标成像实验中，在信号光子数分别为100、33和17的情况下，本文方法成像效果都优于传统最大似然估计方法和时间相关光子快速去噪方法，得到的深度图像都更清晰，噪声更低。在高噪声和短积分时间下，本文方法可以被运用于激光雷达远距离成像的深度信息估计和图像恢复中。
激光雷达 3D成像 图像处理 卡尔曼滤波 随机过程 Lidar 3D imaging Image processing Kalman filter Random process
南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
条纹非均匀性是红外焦平面阵列成像系统中一种较为常见的固定图案噪声,其对成像质量会产生很大的影响。通常认为图像的非均匀性主要体现在像素间的灰度差,即非均匀性所引起的灰度差。为了解决这一问题,提出一种利用灰度差估计的条纹非均匀性校正方法。该方法根据条纹噪声的空间特性,对每一帧图像的非均匀性条纹的所在位置进行判断;根据条纹位置处相邻像素间的灰度差,对该处存在的非均匀性进行初步估计,并对下一帧的估计结果进行评价以进一步完善估计值。实验结果表明,所提方法能够显著减少条纹非均匀性,并且能够有效地保护图像的边缘信息。
成像系统 图像处理 红外焦平面阵列 灰度差估计 条纹非均匀性校正 空间特性
山东理工大学材料科学与工程学院, 淄博 255049
采用两步法制备生物质石墨烯/LaFeO3纳米复合材料(石墨烯加入量分别为LaFeO3的1%、3%、5%、7%), 应用差热-热重分析、X射线衍射(XRD)、扫描电子 显微镜(SEM)等测试手段对生物质石墨烯/LaFeO3纳米复合材料样品的物相及微观结构进行了表征; 采用傅里叶变换红外光谱仪对样品进行了红外分析(FTIR); 研究了生物质石墨烯加入量对生物质石墨烯/LaFeO3复合材料降解亚甲基蓝光催化降解率的影响。结果表明: 通过两步法所制备的生物质石墨烯/LaFeO3纳米光 催化剂稳定性好, 具有高效光催化活性; 生物质石墨烯的加入提高了LaFeO3对亚甲基蓝的光催化降解率; 采用175 W荧光高压汞灯光照30 min时, 加入7%生物 质石墨烯的LaFeO3样品对亚甲基蓝的光催化降解率最高达到56%, 比纯LaFeO3光催化降解率高出50%。
柠檬酸络合法 生物质石墨烯 光催化活性 LaFeO3 LaFeO3 citric acid complexation biomass graphene photocatalytic activity
1 南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094
2 南京理工大学泰州科技学院基础科学部, 江苏 泰州 225300
基于扩展小波树理论和多任务贝叶斯模型,提出了彩色图像自适应压缩采样方法。根据扩展小波树结构中父子系数和兄弟系数的关系,对彩色图像中红、绿、蓝三通道图像分别进行了自适应压缩采样。利用彩色图像三通道间的相关性和多任务贝叶斯模型,分别处理了采样得到的三通道高频小波系数,并重构融合得到彩色图像。研究结果表明,当采样次数为600、采样率为14.6%时,利用所提方法得到的彩色重构图像的峰值信噪比均大于27 dB,色差均值最小,色差值也趋于稳定,图像色调保持着较好的一致性和稳定性。
相干与统计光学 彩色压缩成像 扩展小波树 贝叶斯模型 自适应压缩采样 激光与光电子学进展
2019, 56(1): 010301
