作者单位
摘要
1 国防科技大学电子科学学院, 湖南长沙 410073
2 怀化学院电气与信息工程学院, 湖南怀化 418008
深度学习(DL)在语音识别、图像物体识别上取得了卓越的成效, 深度学习代替传统处理技术, 成为了研究该领域的主要处理方法。在雷达领域, 深度学习用于雷达目标识别和分类, 也取得了很好的效果, 进而, 人们试图将深度学习用于雷达成像。本文根据近几年所公开的文献资料, 按照雷达成像的特点, 分类介绍深度学习用于雷达成像的研究进展; 之后, 对深度学习用于雷达成像的可行性、样本选取、泛化以及成像质量的评价等开放性问题提出了作者的设想, 并对深度学习用于雷达成像进行了展望。
深度学习 雷达成像 可行性 样本 泛化 Deep Learning radar imaging feasibility samples generalization 
太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(9): 1086
作者单位
摘要
1 长春理工大学 光电工程学院,吉林长春30022
2 东北工业集团有限公司,吉林长春130103
针对双编码快照式光谱偏振成像系统偏振效应校正需求,提出多参量模型引导的偏振优化方法,建立基于数字微镜阵列(DMD)、棱镜-光栅-棱镜(PGP)、微偏振片阵列探测器(MPA)以及多膜层系的光谱偏振成像系统全链路偏振效应模型,分析部分偏振光入射时光谱偏振成像系统的二向衰减,揭示入射光波长、偏振度与系统偏振效应的耦合机理。通过有针对性地控制透镜的折射率、入射角,光栅折射率、常数,棱镜折射率、顶角,多层膜复折射率、膜层厚度等参量,在谱线弯曲满足重建要求的前提下实现对光谱偏振成像系统偏振效应的优化。仿真结果表明,优化后系统SSIM>0.8、系统偏振效应相对误差<4%,与优化前相比偏振效应降低至少6%。当入射光偏振度恒定时,系统偏振效应与波长成反比。通过实验获取单次曝光下典型材料的光谱偏振重建图像,金属偏振度相对误差提升至少14.7%,塑料偏振度相对误差提升至少63.6%。验证了所提偏振优化方法的必要性和可行性。本研究为双编码快照式光谱偏振成像系统多维数据的高精度获取奠定了理论基础。
光谱偏振成像 偏振效应 二向衰减 穆勒矩阵 spectropolarimeter polarization effect bidirectional attenuation Mueller matrix 
光学 精密工程
2023, 31(22): 3256
作者单位
摘要
四川九洲电器集团有限责任公司,四川绵阳 621000
为满足机载光电吊舱轻小型、紧凑型要求,解决光电吊舱散热问题,采用了热传导和风机内循环对流结合的散热方式,用金属结构件将发热元器件与壳体接触建立热传导通道,用风机内循环强化内部对流建立低热阻的对流换热通道,通过 ICEPAK热仿真软件对该散热方式建模仿真计算表明:静止条件下吊舱核心处理芯片 DSP、FPGA、SoC温升分别为: 29.1℃、29.2℃、33.8℃,相比无风机时别降低: 5.2℃、3.5℃、4.4℃;飞行条件下温升分别为: 11.9℃、9.1℃、15.5℃;静止条件下,在风机内循环作用下,舱内最高环境温度较无风机内循环时降低约 5.5℃。通过与同等条件下高温试验数据比较,仿真温度与测试温度相差 3.1℃。该散热方式可有效降低舱内环境和器件的温升,满足吊舱使用要求,结构简单占用空间小,适用于轻小型、紧凑型机载光电吊舱。
光电探测系统 光电吊舱 散热技术 热仿真与试验 photoelectric detection, airborne photo-electric p 
红外技术
2023, 45(8): 837
付强 1,*张智淼 1,2赵尚男 1,2刘洋 1,2董洋 1
作者单位
摘要
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
微型头戴式单光子荧光显微成像技术是近些年出现的用于神经科学研究的一种突破性方法,可以对自由移动活体动物的神经活动进行实时成像,提供了一种前所未有的方式来访问神经信号,增强了对大脑如何工作的理解。在脑科学研究需求的推动下,目前已经出现了许多种类型的微型头戴式单光子荧光显微镜,如高分辨率成像、无线记录、三维成像、双区域成像和双色成像等。为了更加全面地了解和认识这种新兴的光学神经成像技术,本文按成像视场进行分类,对目前报道的不同类型微型头戴式单光子荧光显微镜所具有的特点进行了介绍,重点讨论了其所采用的光学系统方案和光学性能参数,分析对比了不同方案的优缺点,以及未来的改进方向,以便为脑科学研究人员的实际应用提供参考。
微型单光子荧光显微镜 神经信号 脑科学 光学系统 miniature single-photon fluorescence microscope neural signals brain science optical system 
中国光学
2023, 16(5): 1010
作者单位
摘要
1 长春理工大学电信学院,吉林 长春 130022
2 长春理工大学空地激光通信技术国防重点学科实验室,吉林 长春 130022
针对利用主动光进行透窗探测所产生的反光问题,若仅依赖单偏振抑制反光,目标与背景之间对比度低,难以适用于强反射干扰下的目标透窗成像。而利用双偏振正交抑制反光,虽然对比度有所提高,但图像整体亮度较低,识别暗弱目标具有挑战性。本文以玻璃的镜面反光作为干扰对象,首先分析偏振抑制反光的能力,其次分析不同光源入射角下Mueller矩阵元素的变化规律,最后采用退偏图像来提高目标的显著性。结果表明,Mueller矩阵中M22M33图像在灰度值的分布中明显不同于其他矩阵元素,通过M22M33生成的退偏图像可有效区分目标与背景。该方法在保证图像整体亮度较高的同时,有效地提高了目标与背景之间的对比度,从而可应用于强反射干扰下的目标透窗成像以及暗弱目标的识别。
偏振抑制反光 透窗成像 Mueller矩阵 退偏图像 
光学学报
2023, 43(20): 2012003
付强 1,*战俊彤 1张肃 1段锦 1[ ... ]姜会林 1,3,**
作者单位
摘要
1 长春理工大学空间光电技术研究所,吉林 长春 130022
2 西安交通大学电信学院,陕西 西安 710049
3 北京理工大学光电学院,北京 100081
开展了多谱段信息融合的偏振成像探测方法和技术研究,提出了多谱段偏振成像仪器总体方案;深入分析了目标起偏和传输特性建模与测试、高消光比金属微纳格栅偏振元件的优化、多谱段偏振成像探测系统光学设计、多谱段偏振信息处理等关键技术方案。提出一种新颖的深度网络,通过自学习策略来解决偏振图像融合问题,为研制多谱段偏振成像探测实验样机提供技术支撑,以满足偏振光学成像中目视辅助和引导的实际应用需求。
成像系统 多谱段偏振 目视辅助 偏振特性 微纳格栅 
光学学报
2023, 43(15): 1511004
作者单位
摘要
1 长春理工大学 吉林省空间光电技术重点实验室,吉林 长春 130022
2 长春理工大学 光电工程学院,吉林 长春 130022
针对传统机载红外探测潜艇热尾流的计算方法未考虑温度、密度分层海水等实际海况,难以精准分析潜艇热尾流红外探测性能的问题。文中基于有限元分析方法,结合海面红外辐射模型和大气传输模型,构建出尾迹从浮升扩散、大气衰减到传感器探测的全链路数理模型,并应用模型开展全尺寸潜艇模型的仿真,实现在温度、密度分层海水情况下对潜艇热尾流红外探测性能的精准分析。结果表明:海水温度、密度分层条件对于潜艇尾迹的仿真和反演精度至关重要,当其他条件都相同时,海水温度、密度分层与不分层仿真出了截然相反的结果,不分层条件下海面为热尾迹,而分层条件下海面却为冷尾迹,直接影响对潜艇热尾迹反演精度。相比于海水分层,不分层情况下潜艇的反演误差达到了238.2 m,水面的尾迹温差不但相差了0.152 K,还呈现出了冷尾迹的现象。文中的研究对机载红外设备发现潜艇航行尾流特性的高精度识别反演具有重要意义。
潜艇 温度分层 热尾流 红外探测 submarine temperature stratification thermal wake infrared detection 
红外与激光工程
2023, 52(5): 20220741
作者单位
摘要
陆军工程大学石家庄校区 电子与光学工程系,河北 石家庄 050003
在近岸场景中,受背景影响,舰船关重部位误检概率高、检测精度低。针对以上问题,提出了一种基于语义特征的舰船关重部位检测网络,并命名为CPDNet(critical part detection network)。通过优化网络结构及引入注意力机制,提升网络的特征表达能力以及对关重部位的感知能力;基于语义信息,设计了语义掩膜模块,以降低背景对检测精度的影响;增加角度参数,使网络适用于具有方向性的目标;构建了舰船关重部位数据集,命名为CP-Ship,以验证所提网络的有效性。在CP-Ship数据集上的实验结果表明:所提网络的平均精度比RetinaNet提高了11.35%,与其他网络模型相比,其检测精度和速度均表现优异。
深度学习 遥感图像 关重部位检测 语义特征 deep learning remote sensing image critical part detection semantic features 
应用光学
2023, 44(3): 595
Author Affiliations
Abstract
1 State Key Laboratory of High Field Laser Physics and CAS Center for Excellence in Ultra-intense Laser Science, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
High-repetition rate femtosecond lasers are shown to drive heat accumulation processes that are attractive for femtosecond laser-induced subwavelength periodic surface structures on silicon. Femtosecond laser micromachining is no longer a nonthermal process, as long as the repetition rate reaches up to 100 kHz due to heat accumulation. Moreover, a higher repetition rate generates much better defined ripple structures on the silicon surface, based on the fact that accumulated heat raises lattice temperature to the melting point of silicon (1687 K), with more intense surface plasmons excited simultaneously. Comparison of the surface morphology on repetition rate and on the overlapping rate confirms that repetition rate and pulse overlapping rate are two competing factors that are responsible for the period of ripple structures. Ripple period drifts longer because of a higher repetition rate due to increasing electron density; however, the period of laser structured surface is significantly reduced with the pulse overlapping rate. The Maxwell–Garnett effect is confirmed to account for the ripple period-decreasing trend with the pulse overlapping rate.
laser materials processing femtosecond laser subwavelength periodic surface structures 
Chinese Optics Letters
2023, 21(5): 051402
作者单位
摘要
1 陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系,河北 石家庄 050003
2 中国人民解放军32356部队,青海 西宁 710003
针对现有基于深度学习的轻量级目标检测算法对复杂遥感场景图像中舰船目标检测精度低、检测速度慢的问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量级光学遥感图像舰船实时检测算法(STYOLO)。首先,针对主干网络内存访问成本较高的问题,利用高效网络架构ShuffleNet v2作为主干网络对图像进行特征提取,降低内存访问成本,提高网络并行度;其次,利用Slim-neck特征融合结构作为特征增强网络,以融合较低层级特征图中的细节信息,增强对小目标的特征响应,在多尺度信息融合区域施加坐标注意力机制,强化目标关注以提高较难样本检测以及抗背景干扰能力;最后,提出一种跨域迁移和域内迁移相结合的学习策略,减少源域与目标域的差异性,提升迁移学习效果。实验结果表明:基于光学遥感图像舰船检测公开数据集HRSC2016,与同类型快速检测算法YOLOv5s相比,所提算法的检测精度提高了2.7个百分点,参数量减少了61.77%,在嵌入式平台Jetson Nano上检测速度达到102.8 frame/s,能够有效实现对光学遥感图像中舰船目标的实时、准确检测。
光学遥感图像 舰船检测 实时检测 嵌入式平台 注意力机制 迁移学习 
光学学报
2023, 43(12): 1212001

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