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        摘要

        針對128維尺度不變特征變換(SIFT)特征描述子進行圖像局部特征點提取時匹配時間過長,以及三維重建進行特征點配準時的應用局限性,結合深度學習方法,提出一種基于卷積神經網絡的SIFT特征描述子降維方法。該方法利用卷積神經網絡強大的學習能力實現了SIFT特征描述子降維,同時保留了良好的仿射變換不變性。實驗結果表明,經過訓練的卷積神經網絡將SIFT特征描述子降至32維時,新的特征描述子在旋轉、尺度、視點以及光

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        摘要

        針對三維纖維微觀結構方向檢測的不足,提出一種基于facet模型的三維纖維方向檢測方法。該方法將三維纖維方向檢測轉換為二維平面檢測,能夠降低計算的復雜度,通過facet模型實現了不同直徑纖維方向的精確檢測,模型窗口尺寸略大于纖維直徑時能達到最優結果。實驗結果表明,所提方法可快速準確地獲取不同直徑的三維纖維方向數據,優于現有的典型算法。

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        摘要

        采用分步傅里葉算法,研究了湍流大氣中環形Airy高斯渦旋光束的傳輸強度和相位分布特性。對比分析了環形Airy高斯渦旋光束在湍流大氣中和在自由空間中傳輸特性的變化,揭示了傳輸距離和分布因子對湍流大氣中環形Airy高斯渦旋光束平均強度的影響規律。結果表明:由于大氣折射率的隨機擾動,光束傳輸過程中相位波前發生畸變。由于軌道角動量的存在,光束的等相位線變成弧線,且隨著傳輸距離的增大,弧線逐漸變得不平滑。

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        摘要

        報道了InGaAs/GaAs/InGaP量子阱激光器的激光光譜研究,并在法布里-珀羅(FP)腔激光器中發現了單模工作特性,且該單模工作特性可以在較大的工作電流范圍內(36~68 mA)存在,在一定的電流(14 mA)范圍內保持單模可調諧。在20 ℃,當器件注入電流為62 mA時,激光器單模工作情況下的最大邊模抑制比(SMSR)為29.8 dB,在其他電流條件下該器件的邊模抑制比也都大于20 dB。激光器在單模工作時,器件最大輸出功率(單面)達到12.5 m

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        摘要

        為了對分布式光纖上的入侵信號類型進行準確識別,提出了一種基于集合經驗模態分解(EEMD)結合隨機向量函數鏈接(RVFL)神經網絡的光纖入侵信號的特征提取與識別算法。算法步驟為:對采集到的光纖入侵信號作預處理操作,包括最小-最大規范化處理和利用db3小波去除信號的低頻噪聲;采用EEMD方法對入侵信號進行分解,得到5組本征模態函數(IMF);計算各IMF分量的能量占比,并依據方差分析法篩選出3組特征向量;將特征向量送入

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        摘要

        環境感知是無人駕駛的核心技術之一,而利用三維激光雷達進行障礙物檢測一直是國內外的研究熱點。本文首先按照傳感器的種類介紹了無人車障礙物檢測方法的分類,然后介紹了基于三維激光雷達進行障礙物檢測的基本原理,之后詳細分析了基于三維激光雷達進行障礙物檢測的傳統方法。其中深度學習是二維圖像目標檢測及分類的重要方法,在介紹三維激光雷達點云特點的同時分析了點云深度學習的挑戰,最后詳細分析了三維點云

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        摘要

        許多應用中都需要激光光束強度均勻分布,或者按照設計要求對激光光束的強度相位分布進行特定調制,因此,有必要對各種光束整形技術進行研究。目前,已發展了多種激光光束整形技術,其中光束積分法原理簡單,適用性廣,因此基于此方法的光束整形技術具有很大的工程價值。主要介紹了基于棱鏡、反射鏡及微透鏡陣列等光學元件的光束積分系統的組成情況,列出了典型整形光路,以及近年來在光束整形方面的研究進展。同時,介紹

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        摘要

        以矢量波像差理論中的三級像差理論為基礎,提出了一種兩反系統裝配失調量解算方法。該方法僅采用軸上視場波前像差系數建立失調量解算模型,然后基于球差系數解算間隔誤差,并基于彗差和像散系數解算偏心和傾斜誤差,大幅提高了解算精度和效率。以某一兩反光學系統為例,利用光學設計軟件Zemax進行模擬裝調,系統軸上視場失調像差系數均減小到10 -7數量級,失調誤差均校正到10 -5數量級,達到了

        PDF全文 HTML全文 光學學報 | 2019,39(07):0722002
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        摘要

        比較了基于光激發-光抑制(SPIN)和受激輻射損耗(STED)的兩種雙光束超分辨數據寫入技術的機理,為基于STED的超分辨數據寫入技術建立了動態物理模型,研究其光致聚合過程中的工作機制,并模擬了基于SPIN和STED的雙光束超分辨數據寫入技術在記錄點尺寸和分辨率方面的差異。結果表明:基于STED的雙光束超分辨數據寫入技術具有無需抑制劑、原理簡單的優勢,但其需要第二束輔助光的強度較大且對聚合作用的抑制效率低,在多

        PDF全文 HTML全文 光學學報 | 2019,39(07):0721001
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        摘要

        針對模型VDSR(very deep super resolution)收斂速度慢,訓練前需要對原始圖像進行預處理,以及網絡中存在的冗余性等問題,提出了一種基于深度跳躍級聯的單幅圖像超分辨率重建(DCSR)算法。DCSR算法省去了圖像預處理,直接在低分辨率圖像上提取淺層特征,并使用亞像素卷積對圖像進行放大;通過使用跳躍級聯塊可以充分利用每個卷積層提取到圖像特征,實現特征重用,減少網絡的冗余性。網絡的跳躍級聯塊可以直接從輸出到每

        PDF全文 HTML全文 光學學報 | 2019,39(07):0715003
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