激光与光电子学进展

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Laser Optoelectronics Progress

杂志简介:《激光与光电子学进展》杂志经新闻出版总署批准,自1964年创刊,国内刊号为31-1690/TN,是一本综合性较强的工业期刊。该刊是一份月刊,致力于发表工业领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目:综述、激光器与激光光学、光纤光学与光通信、光学设计与制造、材料、图像处理、成像系统、光学器件、遥感与传感器、大气光学与海洋光学、...

主管单位:中国科学院
主办单位:中国科学院上海光精密机械研究所
国际刊号:1006-4125
国内刊号:31-1690/TN
全年订价:¥ 2740.00
创刊时间:1964
所属类别:工业类
发行周期:月刊
发行地区:上海
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:2.11
复合影响因子:1.15
总发文量:6769
总被引量:26423
H指数:34
引用半衰期:3.7576
立即指数:0.0165
期刊他引率:0.8565
平均引文率:6.9258
  • 自组装胶体晶体在微纳光学领域的研究进展

    作者:谢洪洋; 余晓畅; 高麒淦; 苏扬; 孙梓翔; 虞益挺 刊期:2019年第23期

    胶体晶体是指由分散的微米级或亚微米级的胶体颗粒形成的具有有序结构的一类物质。自组装技术是胶体晶体制备工艺中一种常用的方法。概述了胶体晶体的基本概念及自组装的相关工艺,针对其在微纳光学领域的应用展开了详细的分析,介绍了不同的研究团队如何将自组装胶体晶体用于彩色打印、全息图、抗反射涂层、光学器件制造中,并对胶体晶体发挥的作...

  • 太阳能光伏聚光器光学设计类型研究进展

    作者:吕家祺; 张宁; 尹鹏; 徐勲平; 张恒溢 刊期:2019年第23期

    太阳能聚光器聚焦方法主要有三种,介绍了不同太阳能聚光器的结构设计和聚光原理,并对其聚光性能进行了分析。同时,对国内外最新研究现状进行了总结和论述。三种聚光器中,折射式聚光器常采用不同形状的菲涅耳透镜作为主要光学元件,其设计自由度高,但透镜对光谱敏感容易产生色散;反射式聚光器结构简单,对太阳光谱有天然优势,但其聚光比普遍偏低,且...

  • 星载激光测高仪大气延迟校正的敏感性分析

    作者:江丹; 覃驭楚; 王小平 刊期:2019年第23期

    建立了基于光线跟踪算法的大气延迟校正模型和表面压力模型,利用美国国家环境预报中心提供的大气数据作为这两个模型的大气参数,将不同的大气参数代入模型进行星载激光测高仪大气延迟校正的数值模拟。模拟结果表明,天顶方向的大气延迟校正值约为2.30m。通过模拟分析大气延迟效应对温度、大气可降水、测站点高度及高度角等敏感因子的敏感性,认为...

  • 采用参考源法实现船舶红外辐射特性的测量

    作者:刘新明; 李周; 陈德明; 蔡立华; 王前学 刊期:2019年第23期

    船载以及海岸目标的辐射特性测量是目标红外辐射特性测量领域的重要组成部分,采用传统模式修正大气透过率远远满足不了红外辐射特性测量精度的要求。为了最大限度地提高辐射特性测量的精度,提出了基于参考源测量目标辐射特性的方法,并利用口径为600mm的长波红外辐射特性测量系统,在近海岸进行红外辐射特性测量实验。结果表明:该方法的辐射测量误...

  • 氧化石墨烯增强型表面等离子体共振光纤传感器

    作者:赵静; 王英; 王义平 刊期:2019年第23期

    提出了一种基于侧边抛磨光纤的氧化石墨烯增强型表面等离子体共振光纤传感器。以银膜为激发表面等离子体波的金属层,采用正十八硫醇作为桥连层,在银基光纤传感器表面修饰了寡层氧化石墨烯纳米膜。表层复合膜为银膜提供了钝化保护,传感器稳定性增强。在1.32~1.34RIU(RIU为单位折射率)的检测区域中,其平均灵敏度达到2252.5nm/RIU,相比于氧化石墨烯...

  • 基于改进卷积神经网络的毛发显微图像自动分类

    作者:姜晓佳; 高树辉 刊期:2019年第23期

    利用卷积神经网络对毛发物证显微图像进行自动分类,为进一步提高显微检验技术的自动化程度和毛发物证检验提供技术参考。采用徕卡DVM6数码显微镜在1400倍放大条件下采集6类毛发共60000张样本图像,构建毛发分类数据集。基于卷积神经网络搭建Hair-Net模型,通过该模型对毛发分类数据集进行样本训练和测试验证。实验研究表明,经过参数调试和优化手段...

  • 基于改进ORB和PROSAC的无人机航拍图像拼接算法

    作者:李振宇; 田源; 陈方杰; 韩军 刊期:2019年第23期

    为了满足无人机航拍对图像拼接实时性和稳健性的要求,提出了一种将改进的快速特征点提取和描述(ORB)算法与渐进一致采样(PROSAC)算法相结合的无人机航拍图像拼接算法。首先,利用加速稳健性特征(SURF)算法检测特征点,利用具有旋转特性的二进制稳健基元独立特征(rBRIEF)算法描述特征点,接着利用双向匹配算法和最近邻距离比率策略进行特征点的粗匹...

  • 利用Tikhonov正则化改进移动最小二乘的图像变形算法

    作者:崔小曼; 于凤芹 刊期:2019年第23期

    针对移动最小二乘算法在图像变形过程中,求解的线性方程组系数矩阵会出现不可逆、求解不稳定的问题,通过引入Tikhonov正则化,运用L-曲线法求解正则参数,对系数矩阵施加约束项从而得到精确解,避免病态方程组的形成;针对在实现图像变形过程中,定位特征点人工量大且特征点不足的问题,运用Dlib库自动提取68个覆盖人脸五官和轮廓的特征点。仿真实验结...

  • 飞机目标分类的深度卷积神经网络设计优化

    作者:马俊成; 赵红东; 杨东旭; 康晴 刊期:2019年第23期

    针对使用传统方法和神经网络对飞机目标分类时遇到的准确率低、分类种类少等问题,研究了深度卷积神经网络(DCNN)在飞机目标分类中的可行性。为了匹配模型容量、避免过拟合、提高分类性能等,设计了9层DCNN模型,并使用随机梯度下降优化器进行优化。在数据集中选用6类具有代表性的飞机类型进行实验,提出两种正则化级联方式以防止过拟合并加快模型收...

  • 融合多尺度特征的目标检测模型

    作者:刘万军; 王凤; 曲海成 刊期:2019年第23期

    为使YOLOv2算法在保证检测速度的同时进一步提高目标检测的精确率,在YOLOv2模型的基础上提出RF-YOLOv2新模型。该模型先将KITTI数据集经过聚类,选出最适合KITTI数据集的候选框个数和候选框尺寸;其次在网络结构的训练部分采用残差块结构增加卷积层,提取更符合目标的特征描述;最后在网络结构的检测部分引入特征金字塔网络,将不同尺寸大小的特征图...

  • 基于改进的特征提取网络的目标检测算法

    作者:乔婷; 苏寒松; 刘高华; 王萌 刊期:2019年第23期

    针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行数据增强;其次设计了一种双通道网络,用于目标检测算法Faster R-CNN的特征提取;最后在算法的预测部分,对非极大值抑制(NMS)机制进行了改进,并采用加权平均方法获取存在多个相近的预测框的位置。在VOC 2007和VOC 2012数据库上进行实...

  • 复杂光照条件下的交通标志检测与识别

    作者:屈治华; 邵毅明; 邓天民; 朱杰; 宋晓华 刊期:2019年第23期

    针对现有主流检测算法在低光照或光照条件强烈变化情况下对交通标志检测精度不足、漏检现象严重的问题,提出一种改进后的基于图像关键点统计变换(MCT)特征的Adaboost集成算法,以降低样本图像对光照变化的敏感性,通过对图像关键点进行提取并建立弱分类器,增强噪声和部分遮挡情况下算法的抗干扰能力,同时采用多尺度特征融合算法实现交通标志的分类...

  • 双判别器生成对抗网络图像的超分辨率重建方法

    作者:袁飘逸; 张亚萍 刊期:2019年第23期

    提出一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络(DDSRRN)。该网络在生成式对抗网络(GAN)的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler(KL)和反向KL散度组合成一个统一的目标函数来训练两个判别器,利用这两种散度的互补统计特性,能在多模式下分散预估计密度,从而避免重建过程中网络模型的崩溃问题,提高模型训练的稳定性。针对...

  • 基于多帧B扫描的对数强度的微分标准偏差算法

    作者:孙亦晴; 蒋昕怡; 浦晔雯; 张兰兰; 张越; 高万荣 刊期:2019年第23期

    提出一种基于扫频光学相干层析术(SSOCT)的重建人体皮下微血管三维结构的新算法。该方法利用搭建的手持式人体皮肤微血管扫频光学相干层析系统,采用多帧B扫描对数强度血流图像微分标准偏差计算,获取人体皮肤在体截面图像和微血管正面图(en face image)。实验结果证明,与现有的对数强度微分标准偏差算法(DSDLI)相比,本文算法能够更好地恢复出血流...

  • 基于地面激光雷达的洞库容量计量

    作者:程效军; 熊鑫鑫; 杨泽鑫; 杨荣淇 刊期:2019年第23期

    针对现有基于点云的容量计量模型的缺陷,本文提出一种改进的洞库容量计量模型。首先,在高度方向上将洞库点云数据由下至上切割为若干微元体;采用提出的分层投影法准确地提取截面轮廓点,基于改进的截面轮廓点排序算法正确地构建截面轮廓多边形,使用坐标解析法计算截面积;考虑洞库的构造特点,分别采用柱体模型与棱台模型计算洞库的下部边墙及上部...