《承德石油高等专科学校学报》2012年（第14卷）总目次

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并行多通道成像和频谱分析

本文研究了实现并行多通道成像和频谱分析的方法,提出了用光阵发生器实现并行多通道处理的方法;设计和加工了产生１６、３２点阵的光阵列发生器;给出了并行多通道的点阵分布、光强分布、成像和频谱结构。     

CCD高分辨率成像技术（一）

ＣＣＤ成像技术已在众多领域得到广播应用。本讲座首先评价ＣＣＤ像传感器和电子束摄像管的性能,ＣＣＤ像传感器的优点及技术难点。然后论述了ＣＣＤ的成像特点,重点讨论了国外最新研究的几种ＣＣＤ的高分辨率成像技术及整机性能、发展趋势。     

PFA算法与RMA算法成像机理的比较

在ＳＰＯＴＬＩＧＨＴＳＡＲ的各种成像算法中,聚焦的准确性是影响ＳＡＲ成像质量的关键所在。在建立ＳＰＯＴＬＩＧＨＴＳＡＲ数据搜集及成像处理的数学模型基础上,比较了两种ＳＰＯＴＬＩＧＨＴＳＡＲ成像算法ＰＦＡ和ＲＭＡ的性能,并通过计算机仿真进行了分析和比较。     

0.1微米电子束曝光机成像系统的计算

系统介绍了０．１微米电子束曝光机系统的计算工作,并对每步都给出了程序实现的流程图,最终构成了总的程序计算框图。该程序具有一定的通用性,能对任何３级成像系统进行计算,最后对计算结果进行了定性的分析。     

电磁散射特征提取与成像识别算法综述

合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性,是SAR图像解译的关键支撑。近年来,如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果,总结归纳了其中的关键要素和主要思路,详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用,展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。      

基于跨模态空间匹配的多模态肺部肿块分割网络

现有多模态分割方法通常先对图像进行配准,再对配准后的图像进行分割。对于成像特点差异较大的不同模态,两阶段的结构匹配与分割算法下的分割精度较低。针对该问题,该文提出一种基于跨模态空间匹配的多模态肺部肿块分割网络(MMSASegNet),其具有模型复杂度低和分割精度高的特点。该模型采用双路残差U型分割网络作为骨干分割网络,以充分提取不同模态输入特征,利用可学习的空间变换网络对其输出的多模态分割掩膜进行空间结构匹配;为实现空间匹配后的多模态特征图融合,形变掩膜和参考掩膜分别与各自模态相同分辨率的特征图进行矩阵相乘,并经特征融合模块,最终实现多模态肺部肿块分割。为提高端到端多模态分割网络的分割性能,采用深度监督学习策略,联合损失函数约束肿块分割、肿块空间匹配和特征融合模块,同时采用多阶段训练以提高不同功能模块的训练效率。实验数据采用T2权重(T2W)磁共振图像和扩散权重磁共振图像(DWI)肺部肿块分割数据集,该方法与其他多模态分割网络相比,DSC (Dice Similarity Coefficient)和HD (Hausdorff Distance)等评价指标均显著提高。     

采用相位板的中波红外共形光学系统设计

为了满足现代军事装备中的侦查需求,提出了一种新型的红外共形成像光学系统,在消除光学头罩引入的复杂像差过程中,采用一对轴向移动的相位板来实现像差动态校正.给出了一个红外共形成像光学系统设计实例,其工作谱段为3.7μm～4.8μm,焦距为40mm,长径比为1.0,瞬时视场为2°,扫描视场为±15°.结果表明,在奈奎斯特频率...