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可见光波段高温标定的简化方法

中国光学（中英文） 2024年第3期17卷 580-585页

作者：李云龙李周孙志远杨国庆中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033

为了提高可见光波段(0.3μm~0.9μm)高温标定的效率,提出了可见光波段高温标定的简化方法。本文提出了带有曝光时间变量的可见光波段的高温标定模型,通过大量实验发现,RGB相机各个通道的灰度值不仅随曝光时间递增呈线性变化,且随黑体辐... 详细信息

为了提高可见光波段(0.3μm~0.9μm)高温标定的效率,提出了可见光波段高温标定的简化方法。本文提出了带有曝光时间变量的可见光波段的高温标定模型,通过大量实验发现,RGB相机各个通道的灰度值不仅随曝光时间递增呈线性变化,且随黑体辐射亮度的递增也呈线性变化,进而确定了可见光波段高温标定模型的具体形式。为了求解简化后的可见光波段高温标定模型中的未知数,在两个黑体辐射亮度下,分别采集两个曝光时间下的图像数据,接着,对图像数据进行处理,便可以得到任意曝光时间下的RGB相机高温标定曲线。最后,对本文提出的简化可见光波段高温标定方法与常规按曝光时间进行可见光波段高温标定法进行比较。实验结果表明:R、G、B通道计算值与标定值的相对误差最大值分别为3.38%、2.56%和−1.14%,且各通道的计算值与标定值的相对误差均未超过3.50%。本文提出的数学模型可以有效地简化传统的高温标定法,进而大大缩短了高温标定时间,提高了高温标定的标定效率。

关键词：可见光波段高温标定 RGB相机曝光时间

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改进的可见光通信系统PTS峰均比抑制方法

系统工程与电子技术 2024年第7期46卷 2509-2514页

作者：方智敬陈媛王俊杰中国科学院长春光学精密机械与物理研究所吉林长春130033

针对非对称剪切正交频分复用(asymmetric-clipped orthogonal frequency division multiplexing,ACO-OFDM)可见光通信(visible light communication,VLC)系统中信号的高峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)问题,采用部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)方法,并结合二进制离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法,提出一种改进的PTS峰均比抑制方法——DPSO-PTS方法。利用DPSO算法对加权的相位因子进行优化处理,选择最佳的相位因子组合来有效控制PAPR的范围,并对乘加权信息的子块进行求和,从而选择出最小PAPR对应的一组信号进行传输。仿真结果表明,在互补累计分布函数(complementary cumulative distribution function,CCDF)为10-4时,DPSO-PTS方法的系统PAPR降低了约4 dB,且相较于传统PTS方法,系统的复杂度和误码率(bit error rate,BER)性能也得到有效的改善。

关键词：可见光通信非对称剪切正交频分复用峰均功率比离散粒子群优化-部分传输序列方法

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星载准绝对式光电编码器抗污方法研究

北京航空航天大学学报 2024年

作者：韩庆阳沈宏海马天翔梁超王志冲中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

为了提高星载准绝对式光电编码器的抗油污能力，使油污的影响不至于是灾难性的，提出多参考点绝对角位移识别和多读数头数据融合算法。首先，介绍星载准绝对式光电编码器的组成和处理电路设计；其次，提出多参考点绝对角位移的识别算法... 详细信息

为了提高星载准绝对式光电编码器的抗油污能力，使油污的影响不至于是灾难性的，提出多参考点绝对角位移识别和多读数头数据融合算法。首先，介绍星载准绝对式光电编码器的组成和处理电路设计；其次，提出多参考点绝对角位移的识别算法，防止因油污造成的绝对角位移误识别，并采用多读数头数据融合的方法，判断并消除错误的读数头测量数据；最后，通过角位移曲线和角速度曲线对比实验，验证本方法的有效性，并使用自准直平行光管和23面体检测精度。实验结果表明：本方法能够有效的解决圆光栅被污染带引起的角位移错误问题，确保角位移正确可靠。经检验误差最大值为4.6"，最小为-0.6"，峰峰值为5.2"，均方差为4.3"。满足星载准绝对式光电编码器抗污能力和精度要求，并已成功在工程中应用，效果良好。所提出的方法对提高星载准绝对式光电编码器抗油污能力，有实用价值。

关键词：星载准绝对式光电编码器抗污能力多参考点多读书头

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强大气湍流下扩展信标波前重建方法研究

中国光学(中英文) 2024年第05期17卷 1209-1218页

作者：毛浩迪李远洋郭劲中国科学院长春光学精密机械与物理研究所激光与物质相互作用国家重点实验室中国科学院大学

针对强湍流环境下自适应光学系统无理想点信标波前探测的难题，本文提出利用光场传感器(Plenoptic sensor)对扩展信标进行光场信息探测。对扩展信标的光场成像原理、波前位相重建算法、误差影响规律进行研究，利用等效法将扩展信标看做... 详细信息

针对强湍流环境下自适应光学系统无理想点信标波前探测的难题，本文提出利用光场传感器(Plenoptic sensor)对扩展信标进行光场信息探测。对扩展信标的光场成像原理、波前位相重建算法、误差影响规律进行研究，利用等效法将扩展信标看做数个离散点的集合，简化扩展信标在光场传感器上的成像过程，然后将光场图像按照特定方式重新进行排列组合。通过图像互相关法和Zernike模式法实现0°视场的波前重建。针对不同输入像差系数、单列微透镜单元数和噪声等误差影响因素进行仿真研究，结果表明：当输入像差在6.5λ以内时，波前重建精度约为0.08λ，对于图像分辨率为1 080×1 080、像元尺寸为5.5μm的图像探测器，单列微透镜单元数在40～50之间时波前重建精度最高，此外，系统噪声几乎不影响精度。最后，搭建了扩展信标波前探测系统，通过探测扩展信标对0°视场的4种像差波前进行重建，实验系统的波前重建精度约为0.04λ，基本满足自适应光学系统的波前检测要求。

关键词：强湍流光场传感器扩展信标波前重建

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视觉测量系统中基于深度学习的自动对焦方法

激光与光电子学进展 2024年

作者：郑博文刘绍锦沈铖武李建荣韩岩孙浩洋中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院长春光学精密机械与物理研究所相对位姿测量实验室中国科学院大学

针对传统对焦法需要采集较多的离焦图像，大大增加了对焦耗时，从而限制了其在视觉测量系统场景中应用的问题，提出了一种基于深度学习的对焦方法。该方法将自动对焦问题转化为图像的离焦距离预测问题，首先利用Shufflenetv2与MLP构建... 详细信息

针对传统对焦法需要采集较多的离焦图像，大大增加了对焦耗时，从而限制了其在视觉测量系统场景中应用的问题，提出了一种基于深度学习的对焦方法。该方法将自动对焦问题转化为图像的离焦距离预测问题，首先利用Shufflenetv2与MLP构建轻量化深度回归网络并通过工作场景中采集的目标图像数据集进行训练。然后通过合理的对焦策略，利用两帧图像即可完成对焦，减少了对焦耗时。同时也可以避免传统对焦法由于局部极值点导致的对焦误差较大的问题。实验结果表明，该方法的对焦耗时仅为传统对焦法的15%-24%，对焦稳定性相比传统对焦法提升约40%，具有对焦速度快、对焦稳定性高、模型复杂度低等优点，能够很好地应用于视觉测量系统当中。

关键词：自动对焦深度学习成像系统图像处理视觉测量

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高分辨率遥感图像的目标检测

液晶与显示 2024年第10期39卷 1350-1360页

作者：梁海翔唐艳慧王宇庆张德浩中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院大学

卫星遥感图像的分辨率高且目标在图像内的相对尺寸小，因此难以同时确保检测准确率和运行速度。为解决高像素遥感图像的目标检测问题，本文提出了一种结合滑动窗口分割和小目标检测器的检测方法。首先使用滑动窗口法将图像分割成多个子... 详细信息

卫星遥感图像的分辨率高且目标在图像内的相对尺寸小，因此难以同时确保检测准确率和运行速度。为解决高像素遥感图像的目标检测问题，本文提出了一种结合滑动窗口分割和小目标检测器的检测方法。首先使用滑动窗口法将图像分割成多个子图，滑动步长略小于窗口的大小以使每个子图之间具有一定的重叠部分，并采用较大的分割窗口以降低子图数量。之后对子图进行压缩，使用目标检测算法处理压缩后的图片，降低算法运行时间。最后合并检测结果并采用非极大化抑制策略以去除在重叠部分重复检测的目标。在检测算法方面，本文以YOLOv8n为基础，使用SPD卷积核对网络结构进行改进，基于NWD方法调整正负样本匹配策略，并改进特征金字塔结构以提升算法对小目标的检测性能，从而使算法能够适应在更大尺寸下压缩的子图以减少图像分割数量，提升检测速度。实验证明，在图像平均分辨率为4 000×4 000的车辆检测数据集上，该方法对目标检测的平均准确率为55.7%，平均每张图片的计算时间约为47.5 ms，准确率比YOLOv8n提升16%，比YOLOv5s提升15%，比YOLOv6s提升7.6%。本文方法的运行效率满足实时化要求，能够以更高精度实时检测卫星遥感图像中的目标。

关键词：目标检测遥感图像 YOLOv8算法小目标检测滑动窗口方法

基于CNN-Transformer结构的遥感影像变化检测

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液晶与显示 2024年第10期39卷 1361-1379页

作者：潘梦洋杨航范祥晖中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院大学

现代高分辨率遥感图像变化检测借助卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）取得了显著成果。然而，卷积操作的感受野限制导致在学习全局上下文和远程空间关系方面存在不足。虽然视觉Transformer能有效捕获远程特征的依赖性... 详细信息

现代高分辨率遥感图像变化检测借助卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）取得了显著成果。然而，卷积操作的感受野限制导致在学习全局上下文和远程空间关系方面存在不足。虽然视觉Transformer能有效捕获远程特征的依赖性，但其对影像变化细节的处理不足，导致空间定位能力有限且计算效率低下。为解决上述问题，本文提出了一种基于空间空洞金字塔池化的跨层级联线性融合端到端编解码混合CNN-Transformer的变化检测模型，兼具视觉Transformer和CNN的优势。首先，利用孪生CNN网络提取图像特征，并借助空洞金字塔池化模块对特征进行精细处理，从而更精准地捕获图像的细节特征信息。其次，将提取的特征转化为视觉单词，并通过Transformer编码器进行建模，以获取丰富的上下文信息。这些信息随后被反馈至视觉空间，通过Transformer解码器对原始特征进行强化，提升特征的表达效果。接着，采用跨层级联的方式将CNN提取的特征与Transformer编解码的特征进行融合，利用上采样技术联系不同分辨率的特征图，实现位置信息与语义信息的融合。最后，通过差异增强模块生成包含丰富变化信息的差异特征图。在LEVIR、CDD、DSIFN和WHUCD 4个公开遥感数据集上的广泛实验验证了本文方法的有效性。与其他先进方法相比，本文模型的分类性能更出色，有效改善了变化检测中的欠分割、过分割及边缘粗糙等问题。

关键词：遥感图像变化检测卷积神经网络 Transformer 空间空洞金字塔池化

基于YOLOv8轻量化水下光学图像识别算法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：成顺李建荣王志乾刘绍锦王牧原中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院大学

针对水下光学目标识别算法，识别精确度低，计算复杂高的情况，提出了一种ACE图像增强的轻量化YOLOv8水下光学识别算法。首先，使用ACE图像增强算法对图片进行预处理。其次，将改进的SENetV2骨干替换YOLOv8骨干网络，提高网络的特征提... 详细信息

针对水下光学目标识别算法，识别精确度低，计算复杂高的情况，提出了一种ACE图像增强的轻量化YOLOv8水下光学识别算法。首先，使用ACE图像增强算法对图片进行预处理。其次，将改进的SENetV2骨干替换YOLOv8骨干网络，提高网络的特征提取能力。并将CCFM轻量级的特征融合网络替换颈部网络，降低计算量。再将DySample替换传统上采样器，提升图像处理的效率。并在头部改进DyHead检测头，增强对目标的感知能力。最后，二次创新InnerMpdIoU，改进YOLOv8的损失函数，提高边界框回归的准确率。实验结果表明，提出的SCDDI-YOLOv8算法在URPC2020数据集和UWG数据集上mAP值达到77.3%和71.5%，相比原YOLOv8n识别算法，参数量下降了20%，浮点运算量减小了0.6G，模型大小减小1.2M。与其他SOAT算法相比，该算法能够满足边缘设备计算资源敏感的需求。

关键词：水下光学图像识别 ACE图像增强轻量化YOLOv8 CCFM InnerMpdIoU

HSV空间的非线性自适应低光照图像增强算法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：于成康韩广良中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院大学

针对夜间、逆光、恶劣天气等条件下图像通常存在亮度低、对比度低和细节匮乏等问题，本文提出了一种非线性自适应暗部细节增强算法，用于低光照图像的自适应增强。首先，为保持图像色彩的真实性，将原始图像转换至HSV空间，并提取亮度分... 详细信息

针对夜间、逆光、恶劣天气等条件下图像通常存在亮度低、对比度低和细节匮乏等问题，本文提出了一种非线性自适应暗部细节增强算法，用于低光照图像的自适应增强。首先，为保持图像色彩的真实性，将原始图像转换至HSV空间，并提取亮度分量V；针对低光照图像亮度不足且对比度较低的特性，改进伽马校正算法对图像进行自适应亮度调整；随后结合低通滤波算法，提出亮度自适应对比度增强算法，对高频细节部分自适应增强，凸显暗部区域的纹理和边缘信息；最后，提出一种亮度引导的自适应图像融合算法保证高光区域的边缘细节，避免过曝。实验结果表明，所提算法能够更好地适应低光照环境的图像特性，不仅有效提高了低光照图像的亮度和对比度，而且在保留色彩真实性的同时，凸显了暗部细节。

关键词：图像处理图像增强伽马校正曲线调整图像融合