无线激光通信中的光调制技术

文章对无线激光通信中常用的的调制方式进行了介绍,分析了目前广泛采用的PPM调制的工作原理,并对外调制中的一些新的进展进行了阐述,分析了各自的应用领域.对其发展前景进行了预测.     

显著性边缘引导下的图像抽象化

针对已有的图像抽象化算法难以反映显著性边缘信息的不足,提出了一个显著性边缘引导下的基于能量优化的图像抽象化算法.对于给定的输入图像,首先基于边缘信息传递策略来提取图像的显著性边缘图,从而有效地减少了不连续边缘的产生;然后,为了在增强显著性边缘的同时抑制杂乱细节信息,根据显著性边缘图来构建图像的期望梯度场;最后,在图像颜色信息和期望梯度场的约束之下,通过能量优化来获得图像的抽象化效果.实验结果表明,本文算法在显著性边缘的连续性保持上表现出明显的优势,具有很好的科学研究价值及实际应用前景.     

混合双注意力机制生成对抗网络的图像修复模型

目的 图像修复是指用合理的内容来填补图像缺失或损坏的部分。尽管生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）取得了巨大的进步,但当缺失区域很大时,现有的大多数方法仍然会产生扭曲的结构和模糊的纹理。其中一个主要原因是卷积操作的局域性,它不考虑全局或远距离结构信息,只是扩大了局部感受野。方法 为了克服上述问题,提出了一种新的图像修复网络,即混合注意力生成对抗网络（hybrid dual attention generativeadversarial network,HDA-GAN）,它可以同时捕获全局结构信息和局部细节纹理。具体地,HDA-GAN将两种级联的通道注意力传播模块和级联的自注意力传播模块集成到网络的不同层中。对于级联的通道注意力传播模块,将多个多尺度通道注意力块级联在网络的高层,用于学习从低级细节到高级语义的特征。对于级联的自注意力传播模块,将多个基于分块的自注意力块级联在网络的中低层,以便在保留更多的细节的同时捕获远程依赖关系。级联模块将多个相同的注意力块堆叠成不同的层,能够增强局部纹理传播到全局结构。结果 本文采用客观评价指标：均方差（mean squared error,MSE）、峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和结构相似性指数（structural similarityindex,SSIM）在Paris Street View数据集和CelebA-HQ（CelebA-high quality）数据集上进行了大量实验。定量比较中,HDA-GAN在Paris Street View数据集上相比于Edge-LBAM（edge-guided learnable bidirectional attention maps）方法,在掩码不同的比例上,PSNR提升了1.28 dB、1.13 dB、0.93 dB和0.80 dB,SSIM分别提升了5.2%、8.2%、10.6%和13.1%。同样地,在CelebA-HQ数据集上相比于AOT-GAN（aggregated contextual transformations generative adversarialnetwork）方法,在掩码不同的比例上,MAE分别降低了2.2%、5.4%、11.1%、18.5%和28.1%,PSNR分别提升了0.93 dB、0.68 dB、0.73 dB、0.84 dB和0.74 dB。通过可视化实验可以明显观察到修复效果优于以上方法。结论 本文提出的图像修复方法,充分发挥了深度学习模型进行特征学习和图像生成的优点,使得修复图像缺失或损坏的部分更加准确。     

边缘引导的双注意力图像拼接检测网络

目的 伪造图像给众多行业埋下了隐患,这会造成大量潜在的经济损失。方法 提出一种边缘引导的双注意力图像拼接检测网络(boundary-guided dual attention network,BDA-Net),该网络通过将空间通道依赖和边缘预测集成到网络提取的特征中来得到预测结果。首先,提出一种称为预测分支的编解码模型,该分支作为模型的主干网络,可以提取和融合不同分辨率的特征图。其次,为了捕捉不同维度的依赖关系并增强网络对感兴趣区域的关注能力,设计了一个沿多维度进行特征编码的坐标—空间注意力模块(coordinate-spatial attention module,CSAM)。最后,设计了一条边缘引导分支来捕获篡改区域和非篡改区域之间的微小边缘痕迹,以辅助预测分支进行更好的分割。结果 实验使用4个图像拼接数据集与多种方法进行比较,评价指标为F1值。在Columbia数据集中,与排名第1的模型相比,F1值仅相差1.6%。在NIST16 Splicing(National Institute of Standards and Technology 16 Splicing)数据集中,F1值与最好的模型略有差距。而在检测难度更高的CASIA2.0 Splicing(Chinese Academy of Sciences Institute of Automation Dataset 2.0 Splicing)和IMD2020(Image Manipulated Datasets 2020)数据集中,BDA-Net的F1值相比排名第2的模型分别提高了15.3%和11.9%。为了验证模型的鲁棒性,还对图像施加JPEG压缩、高斯模糊、锐化、高斯噪声和椒盐噪声攻击。实验结果表明,BDA-Net的鲁棒性明显优于其他模型。结论 本文方法充分利用深度学习模型的优点和图像拼接检测领域的专业知识,能有效提升模型性能。与现有的检测方法相比,具有更强的检测能力和更好的稳定性。     

垂直腔面发射激光器在无线激光通信中的应用研究

在光纤通信中广泛应用的垂直腔面发射激光器,以其单模特性好、阈值电流低、调制速率高等特点备受人们青睐,而在无线激光通信中的应用鲜有报导。本文从垂直腔面发射激光器的结构特点出发,分析了它的技术优势及技术发展趋势,探讨了垂直腔面发射激光器可在无线激光通信中获得应用的原因。采用VCSEL垂直腔面发射激光器作为激光光源并与光纤通信中已经成熟的EDFA、波分复用等技术的结合,将提高无线激光通信系统的性能,降低系统成本。