结合图像融合与分割的快速去雾

目的 针对机器视觉系统在雾天条件下采集的图像存在对比度低、细节模糊的问题,提出一种结合图像融合与分割的场景复原方法。方法 基于光学反射成像的物理特性以及形态学运算分别获取雾气浓度的近似估计,计算图像的局部方差并利用加权融合的方法得出准确的大气耗散函数,通过分割雾气最浓区域或者天空区域求得精确的大气光值,最后由大气散射模型计算复原图像并进行亮度和色调的调整。结果 该方法可以有效避免光晕效应和天空颜色失真等不足,能快速复原场景的对比度和颜色。结论 实验结果表明,该方法的场景适应能力较强,复原效果和计算速度相比于前人的方法均有不同程度的提高。     

基于辐照度的运动模糊图像去模糊

目的 已有的图像运动去模糊研究没有考虑模糊实际上发生在辐照度图像中的问题,也缺少自动检测成块饱和像素的方法。针对这两个问题,提出基于辐照度的运动模糊图像去模糊方法。方法 提出能量累积形成模糊的运动过程与摄像机响应函数相结合的摄像机响应函数求解方法,以及基于块的饱和像素自动检测算法并在此基础上,对辐照度图去除运动模糊和亮度还原,实现清晰原图恢复。结果 对单幅图像的定性去模糊取得了比直接去模糊等前人方法更小的振铃,较好的噪声抑制和清晰图像还原效果;采用信噪比的定量对比也取得较前人方法更高的数值。结论 基于辐照度的方法对图像运动去模糊效率有提升作用。     

自适应B样条小波函数模糊距离测量方法

目的 双目测距和单目测距是目前常用的两种基于光学传感器的测距方法,双目测距需要相机标定和图像配准,计算量大且测量范围有限,而单目测距减少了对设备和场地的要求,加快了计算时间。为了解决现有的单目测距方法存在精度低、鲁棒性差等缺点,本文提出了一种基于单模糊图像和B样条小波变换的自适应距离测量方法。方法 引入拉普拉斯算子量化评估图像模糊程度,并根据模糊程度值自动定位阶跃边缘;利用B样条小波变换代替高斯滤波器主动模糊化目标图像,并通过分析图像模糊程度、模糊次数以及测量误差之间的关系模型,自适应地计算不同景物图像的最优模糊次数;根据最优模糊图像中阶跃边缘两侧模糊程度变化求解目标边缘和相机之间的相对距离。结果 本文方法与基于高斯模糊图像的距离测量方法相比精度更高,平均相对误差降低5%。使用不同模糊次数对同样的图像进行距离测量时,本文算法能够自适应选取最优模糊次数,保证所测量距离的精度更高。结论 本文提出的单视觉测距方法,综合了传统的方法和B样条小波的优点,测距结果更准确,自适应性和鲁棒性更高。     

图像亮度线索下的单目深度信息提取

目的 深度信息的获取是3维重建、虚拟现实等应用的关键技术,基于单目视觉的深度信息获取是非接触式3维测量技术中成本最低、也是技术难度最大的手段。传统的单目方法多基于线性透视、纹理梯度、运动视差、聚焦散焦等深度线索来对深度信息进行求取,计算量大,对相机精度要求高,应用场景受限,本文基于固定光强的点光源在场景中的移动所带来的物体表面亮度的变化,提出一种简单快捷的单目深度提取方法。方法 首先根据体表面反射模型,得到光源照射下的物体表面的辐亮度,然后结合光度立体学推导物体表面辐亮度与摄像机图像亮度之间的关系,在得到此关系式后,设计实验,依据点光源移动所带来的图像亮度的变化对深度信息进行求解。结果 该算法在简单场景和一些日常场景下均取得了较好的恢复效果,深度估计值与实际深度值之间的误差小于10%。结论 本文方法通过光源移动带来的图像亮度变化估计深度信息,避免了复杂的相机标定过程,计算复杂度小,是一种全新的场景深度信息获取方法。     

使用柯西分布点扩散函数模型的单幅散焦图像深度恢复

目的 当前,大多数单幅散焦图像的3维(3D)场景深度恢复方法,通常使用高斯分布描述点扩散函数(PSF)模型,依据图像边缘散焦模糊量与场景深度的对应关系获得稀疏深度图,采用不同的扩展方法得到整个场景图像的全深度图.鉴于现有方法的深度恢复结果还不够精准,对各种噪声干扰还不够健壮,提出一种基于柯西分布的点扩散函数模型计算物体图像边缘散焦模糊量的方法.方法 将输入的单幅散焦图像分别用两个柯西分布重新模糊,利用图像边缘两次重新模糊图像间梯度比值和两个柯西分布的尺度参数,可以计算出图像中边缘处的散焦模糊量.使用matting内插方法将边缘模糊量扩展到整个图像,即可恢复场景的全深度图.结果 将原始Lenna图像旋转并加入高斯噪声以模拟图像噪声和边缘位置误差,用原图与噪声图比较了柯西分布图像梯度比值与高斯分布图像梯度比值的平均误差.使用多种真实场景图像数据,将本文方法与现有的多种单幅散焦图像深度恢复方法进行了比较.柯西分布图像梯度比值的平均误差要小于高斯分布图像梯度比值的平均误差.本文方法能够从非标定单幅散焦图像中较好地恢复场景深度,对图像噪声、不准确边缘位置和邻近边缘具有更好的抗干扰能力.结论 本文方法可以生成优于现有基于高斯模型等方法的场景深度图.同时,也证明了使用非高斯模型建模PSF的可行性和有效性.     

结合稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价

目的 图像的模糊度评价是客观图像质量评价的一种,主要用来衡量图像信号经过成像系统或处理算法后的降质程度,其在图像获取、传输、分析以及图像处理系统或算法评价等领域有着广泛的应用。针对目前图像模糊度评价方法没有考虑人类视觉系统的无监督学习和层次化特征提取的特性,本文将图像稀疏表示和利用概率潜在语义提取图像主题相结合,提出基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价算法。方法 该算法在图像稀疏表示的基础上,通过概率潜在语义方法分别提取清晰训练图像和待测图像的主题,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据。主要过程分为3个阶段:词典构建阶段、训练学习阶段和模糊度评价阶段。词典构建阶段的目的是通过样本学习获得图像稀疏表示的词典;训练学习阶段的目的是采用概率潜在语义的方法获得训练图像的平均主题;模糊度评价阶段的目的是通过待测图像的潜在主题与训练图像的平均潜在主题的相关系数来计算图像的模糊程度。结果 在仿真图和公共测试数据库上与典型算法的比较实验表明:本文算法在单调性、抗噪性以及视频质量专家组制定的5个评价指标上都取得了较好的效果,其中Pearson相关系数和Spearman秩相关系数分别为0.995 6和0.993 4。结论 本文根据人类视觉系统具有无监督学习和层次化特征提取的特点,以待测图像潜在主题与清晰图像平均潜在主题之间的相似性作为模糊度评价的依据,提出了一种新的基于稀疏表示和概率潜在语义的图像模糊度评价方法。实验结果表明该方法能够对图像的模糊度进行较准确的评价,并且结果与人的主观评价结果一致。     

亮度—梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建

目的 受成像距离、光照条件、动态模糊等因素影响,监控系统拍摄的车牌图像往往并不具备较高的可辨识度。为改善成像质量,提升对车牌的识别能力,提出一种基于亮度与梯度联合约束的车牌图像超分辨率重建方法。方法 首先充分结合亮度约束和梯度约束的优势,实现对运动位移和模糊函数的精确估计;为抑制重建图像中的噪声与伪影,基于车牌图像的文字化特征,进一步确定了亮度与梯度联合约束的图像先验模型。结果 为验证该方法的有效性,利用监控系统获得4组车牌图像,分别进行模拟和真实的超分辨率重建实验。在模拟实验中将联合约束图像先验重建结果与拉普拉斯、Huber-Markov（HMRF）以及总变分（TV）先验的处理结果进行对比,联合约束先验对车牌纹理信息的恢复效果优于其他3种常见图像先验;同时,在模拟和真实实验中,将本文算法与双三次插值、传统最大后验概率、非线性扩散正则化和自适应范数正则化方法的超分辨率重建结果进行比较,模拟实验的结果表明,在不添加噪声情况下,该算法峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标分别为35.326 dB和0.958,优于其他4种算法;该算法在真实实验中,能够有效增强车牌图像纹理信息,获得较优的视觉效果,通过对重建车牌图像的字符识别精度比较,本文算法重建结果的识别精度远高于其他3种算法,平均字符差距为1.3。结论 模拟和真实图像序列的实验结果证明,基于亮度—梯度联合约束的超分辨率重建方法,能够降低运动和模糊等参数的估计误差,有效减少图像中存在的模糊和噪声,提高车牌的识别精度。该算法广泛适用于因光照变化、相对运动等因素影响下的低质量车牌图像超分辨率重建。     

消除halo效应和色彩失真的去雾算法

目的 雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度的问题,传统的去雾算法易产生halo效应和色彩失真问题。为此,结合大气散射光特性提出一种基于相对总变差的图像复原方法。方法 首先从大气散射光与纹理信息无关的角度出发,利用相对总变差分离图像主结构和图像纹理信息准确估计大气耗散函数,通过引入一个自适应保护因子来避免复原图像的色彩失真问题,最后由大气散射模型计算复原图像并进行图像的亮度调整,得到一幅清晰无雾的图像。结果 通过与经典的去雾算法比较,表明该方法可以有效避免halo效应和天空颜色失真等不足,并且在图像的深度突变处也能得到很好的去雾效果。结论 实验表明该算法的场景适应能力较强,时间复杂度与图像的大小成线性关系,相比于前人的算法在计算速度上有一定的提高。     

几何联合分段亮度的线阵图像配准

目的 以非平行于目标的姿态成像时,线阵相机采集的图像的几何变换规律与面阵相机不同,这导致面阵图像的几何变换模型及其直接配准方法无法实现线阵图像的配准;同时,亮度恒常假设无法解决大视场镜头引起的图像亮度衰减问题。因此,提出了一种几何联合分段亮度的线阵图像直接配准方法。方法 根据线阵图像的几何变换模型和分段增益—偏置亮度模型,将线阵图像的配准问题表示为一个非线性最小二乘问题。采用高斯—牛顿法对配准问题中的几何变换参数和亮度变换参数联合进行优化;此外,针对以单位变换为初始值时配准图像存在较大几何误差致使优化不收敛,设计了一种初始值快速搜索策略。结果 实验数据包含本文采集的线阵图像数据集和真实列车线阵图像。配准结果表明,采用本文方法配准后的标注点坐标均方根误差均小于1个像素,优于采用面阵图像几何变换模型的直接配准方法。算法对亮度变化具有更强的鲁棒性,提高了线阵图像配准的成功率。结论 本文提出的几何联合分段亮度线阵图像配准方法可以精确、鲁棒地对齐非平行姿态线阵相机所采集的图像。     

烧结断面火焰图像退化模型及断面图像复原

目的 图像复原是基于物理模型提高退化图像质量的一种客观方法,复原图像无失真且细节丰富。烧结机尾断面火焰图像可以反映料层的烧结状态,对烧结矿质量的检测起到至关重要的作用。由于烧结机尾环境恶劣,存在大量的烟气、粉尘以及亮度不均等干扰因素,导致相机采集到的烧结断面火焰图像存在退化现象。为消除这些影响,本文建立了烧结断面火焰图像退化模型,提出了有效的烧结断面火焰图像复原算法。方法 基于大气散射模型,采用一级多散射方法对烟尘多次散射过程进行简化,建立烧结断面火焰图像退化模型,依据Retinex理论,将场景成像分解为环境光照射分量与反射率的乘积,明确复原图像所求参数。1）求取原始图像亮度,利用Retinex理论分解原始图像,使用双边滤波来调整亮度图像,采用Sigmoid函数对反射图像进行增强,得到亮度平衡后新的烧结断面火焰图像;2）利用暗通道原理估计环境光值,结合引导滤波细化图像透射率分布;3）采用容差机制改进火焰区域的透射率,得到复原图像。结果 使用本文方法对单幅图像进行复原并与其他4种方法进行主客观评价,结果表明本文得到的复原图像亮度均衡,火焰区域细节清晰并且与烧结料层区别明显,在保持较高图像对比度的同时,图像信息熵和峰值信噪比分别为17.532 bit与22.127 dB,相比其他算法明显提高。结论 本文研究了烧结断面火焰图像的退化模型,提出有效的复原算法,实现了Retinex理论与暗通道原理的有机结合,复原图像质量较高,为烧结火焰特征准确提取打下基础。     

Analysis and experimentation of key technologies in service-oriented optical internet

To satisfy diverse bandwidth-intensive applications envisioned in the internet of the future, research on a distributed optical internet, enabling efficient utilization of geographically distributed resources, has become attractive. The deployment of such a network, however, has its own technical challenges, including network architecture, resource management, and high-speed transmission. To address these issues, a service-oriented-architecture-based distributed optical internet architecture is pr...     

一种面向光收发器的ps级光脉冲产生器

由于高速光开关在光互连通信中越来越广泛的应用,光开关的开关速度直接影响了整个光链路的传输速率,因此对驱动光开关产生长周期窄脉冲光信号的驱动电路的性能及集成度有了更高要求。基于光电集成工艺和高速光脉冲队列技术的发展,提出了一种应用于光SerDes收发器的集成ps级窄脉冲光信号产生器。该产生器为CMOS电路产生脉宽精确可调的长周期窄脉冲,在SMIC 0.13μm CMOS工艺下可获得窄至25ps的脉冲输出,其电源电压范围宽达1.4V~2.5V,时钟频率也可由数kHz到4GHz,同时可移植到不同的CMOS工艺平台。     

MEMS optical switches and interconnects

This paper reviews several optical connecting devices that are based on microelectromechanical systems (MEMS) components. In this paper, we divide optical connecting devices into two categories. The first category includes MEMS-based optical switches developed for optical fiber communication, which perform optical switching, wavelength division multiplexing (WDM) routing, and/or optical cross connection. The other category consists of MEMS-based optical interconnects that have been constructed primarily for use in rack-to-rack, board-to-board, chip-to-chip, card-to-card and/or intra-chip interface connections. Working principles of these MEMS optical connecting devices will also be discussed in this paper.     

光纤传感技术的军事应用

光纤传感器以其独特的优点和功能，引起了各国政府和军方的高度重视。本文综述了光纤传感技术在军事方面的一些典型应用及研究进展。     

一套二进制向量-矩阵乘法运算的光计算系统

对计算机前沿领域的光计算进行了讨论研究,介绍了光计算的核心运算器——光学向量-矩阵乘法器的工作原理,从实验角度出发,设计出了一套性能稳定的可实现二进制向量-矩阵乘法运算的光计算系统,并分析了此套系统的光学原理和性能特点。此系统具有矩阵乘法运算、数码显示、电压输出等功能,是一套实用性很强的教学科研演示产品,对光学乘法器以及光计算的研究具有一定的指导意义。     

光纤链路的自动交换设计

针对当前光纤链路交换的特点,提出了一种光纤链路的自动交换技术,该技术利用程序控制发送光纤链路旋转,实现与其它光纤链路的对接,完成光纤链路的自动化交换,为全光网的实现提供了另一种途径。     

双光路激光视觉传感器的设计

设计了一种基于激光三角几何关系的双光路新型激光视觉传感器。建立了双光路视觉传感器的数学模型,理论分析计算得出空间测量点的二维坐标,对影响整个光学系统的结构参数与测量分辨率之间的关系给出了模拟与仿真。结果表明：所选择优化的光学参数符合设计指标的要求,并验证了双光路位移传感器具有较高的分辨率。     

光学向量矩阵乘法研究

向量矩阵乘法运算是数值计算中基本的运算,广泛应用于线性方程组求解、图像处理、数字信号处理、人工智能等多个领域。目前向量矩阵乘法的实现方法有很多种,其中用光学方式实现向量矩阵乘法的方法因其所特有的并行性和乘法性质,在解决这类二维信息处理问题时独具优势而受到研究者们的青睐。对光学向量矩阵乘法的研究进行了深入的分析和总结,综述国内外各种光学矩阵乘法实现的理论和方法,并阐述作者研究的基于三值光学逻辑处理器的实现方法,该方法具有结构简单、易于微型化、计算精度高等优点。     

基于光纤微弯的缠绕式管道形变传感器

利用多模光纤的微弯特性 ,提出并实现了一种新颖的光纤缠绕式管道形变传感器 ;也给出了它的基本实验原理 .研究表明多模光纤的微弯损耗对导管的变形响应灵敏 ,其灵敏度可达 3.5 d B/ με.并且实验与理论符合的很好     

光纤通信系统中的光检测器件

论文介绍运用在光纤通信系统中的光检测器件的结构、工作原理及性能,并对PIN和APD两种光检测器件进行了比较。