大口径光学元件磁流变加工驻留时间求解算法

为了解决大口径光学元件磁流变高精度加工问题,基于矩阵运算模型,提出了SBB(Subspace Barzilai and Borwein)最小非负二乘与自适应Tikhonov正则化相结合的驻留时间快速求解方法。同时,在一次收敛中采用双去除函数优化螺旋线轨迹下光学元件的加工,保证中心区域与全口径面形精度一致。仿真表明该算法与常用Lawson-Hanson最小非负二乘法相比,计算精度一致且求解效率大幅提高。对Φ600mm以彗差为主的光学表面模拟加工,峰谷(PV)值和均方根(RMS)值从初始的2.712λ与0.461λ中心区域全局一致收敛到0.306λ和0.0199λ(λ=632.8nm)。因此,提出的算法能够在有效保证面形收敛精度的同时快速获得稳定可靠的驻留时间分布,为磁流变抛光应用于大口径光学元件提供有力支持。     

电磁场递推算法及微纳光学元件中的应用

提出一种电磁场递推算法来分析微纳光学元件体内电磁场的传输.该方法基于Maxwell方程组和电磁场横向的边界条件给出了严格解.以高斯光束在亚波长矩形浮雕光栅体内的传输为例,分析了非匀幅光束在微纳光学元件体内的传输. 关键词： 递推算法 非匀幅光束 微纳光学元件     

子孔径拼接干涉检测实验研究

为了满足国内ICF系统大口径光学元件的检测需要,提出了子孔径拼接干涉检测的方法。该方法是利用小口径干涉仪对大口径光学元件进行高精度波前检测。建立了拼接检测计算的模型。利用最小二乘法计算得到拼接参数,从而恢复大口径光学元件的全孔径波前相位分布。在理论分析的基础上设计了一套检测装置,对该装置的稳定性进行了实验研究。进行了两口径拼接检测的实验。拼接结果与全孔径检测结果进行了比较。结果表明,该检测方案能够满足大口径光学元件的检测要求。     

基于小波变换的最小二乘相位解缠算法

最小二乘法是求解二维相位解缠问题最稳健的方法之一,其本质是在最小二乘意义下使缠绕相位的离散偏导数与解缠相位的偏导数整体偏差最小,并等效为可求解一大型的稀疏线性方程系统。由于系统矩阵结构的稀疏性,在采用迭代法求解时收敛速度非常慢。为了改善收敛特性,提出一种基于多分辨率表示的离散小波变换相位解缠算法。利用小波变换将原线性系统转化成具有较好收敛条件的等价新系统。仿真实验表明,该方法能够很好的恢复真实相位,其解缠效果优于Gauss-Seidel松弛迭代和多重网格法。     

基于阈值式小波变换的波前重构算法

 针对传统的波前重构器计算效率低、稳态误差大的问题,提出了阈值式波基多分辨力波前重构算法,采用4维波基作为标准正交基,将波前相位畸变投射到4维波基上,使伪逆矩阵变为稀疏矩阵,有效地减少了计算量,并采用阈值法去除波前重构矩阵算子中对精度影响较小的高分辨力波基系数,进一步增加了矩阵的稀疏程度,提高了运算效率,并与传统的最小二乘法、Zernike模式法和迭代法进行了计算量和均方根误差的比较,仿真结果表明该算法无论在计算速度和收敛精度上均优于其它算法。     

光学元件干涉检测数据的定位处理方法

在光学元件的抛光阶段,通常采用干涉仪对光学元件的面形数据进行检测,为进一步的加工工作提供指导意见.为了利用干涉仪检测数据给出被测光学元件面形上的各点空间坐标准确位置,对面形数据的原始数据做二值化处理,用Sobel算子采用基于边缘检测的方法准确提取光学元件的外形轮廓数据,采用基于半径约束的最小二乘拟合方法对被测光学元件的...     

大口径非球面元件可控气囊抛光系统

根据大口径非球面光学元件的实际加工需要,设计并制造可控气囊抛光系统,并对机构进行运动学仿真,仿真结果表明,气囊自转轴的运动空间可以满足大口径非球面光学元件的连续进动加工要求。为了证明所设计系统的可加工性,以直径320 mm的圆形平面光学元件进行加工实验。经过该气囊抛光工具24 h的抛光后,工件达到较好的面型精度,光学元件的表面粗糙度由0.272减小到0.068(＝632.8 nm), PV值从1.671降低到0.905。对光学元件的实际加工实验结果表明:可控气囊抛光系统在加工过程中结构稳定性好,符合设计要求,可有效提高加工工件面型精度。     

基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的干涉高光谱图像光谱信息压缩方法

提出一种基于快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解的高光谱图像光谱信息压缩算法。首先,将干涉高光谱图像光程差方向的三维信息采用三维光程差方向提升小波变换(3D OPT-LDWT)进行分解,将三维小波子带系数看作三阶非负张量,采用快速层次交替最小二乘非负张量Tucker分解(FHALS-NTD)算法对进行分解,得到核心张量和模式矩阵。对每个模式矩阵进行量化,对核心张量采用比特平面重要系数编码算法进行编码,得出最终的压缩码流。结果表明,此压缩算法可以稳定可靠地工作。与传统压缩算法比较,平均信噪比提高了1.23 dB。有效的提高了干涉高光谱图像压缩性能。     

相对角差法重建大口径平面光学元件面形

针对已有的相对角差法面形检测的原理验证装置,提出了一种具有更高稳健性的最小二乘积分面形重建算法。利用相对角差改写了经典最小二乘积分技术的代价函数,避免了积分重建中的测量误差累积的问题,空间复杂度和时间复杂度仍分别为O(N~2)和O(N~3)。仿真结果表明,本文算法的稳健性显著优于Zernike波前重建法与基于样条的最小二乘积分法(SLI);实验结果证明,本文算法可适用于大口径角差法面形检测。     

计算机控制光学抛光驻留时间求解中两类优化算法的分析

建立了基于矩阵计算的驻留时间计算模型,根据实际加工要求建立了最小二乘和最佳一致逼近最优化求解数学模型,总结了两类优化问题的求解方法。根据自研数学解法器,利用数值计算分析了这两类算法的计算特点。仿真结果显示,两种自研算法具有较高的计算精度,最小二乘逼近算法计算效率有待提高,对外界扰动和计算模型等误差不敏感,最佳一致逼近算法计算效率较高,但对误差比较敏感。实际加工时,如果面形精度已经比较高时,建议多采用最小二乘逼近算法。     

稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离算法

针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代价函数最小化求解。然后通过迭代更新规则设计,得到稀疏正交优化的多通道非负矩阵分解基矩阵和系数矩阵,讨论了稀疏正交约束对基矩阵和系数矩阵稀疏性与连续性影响。最后基于多通道信号空间特性,进行了非负矩阵分解基聚类以获得多通道非负矩阵分解声信号的分离结果。双通道音频数据与四通道声学目标分离实验数据测试表明,对音频数据,所提算法在性能指标信号失真比(SDR)上提高了0.84 dB,对于直升机声源数据,所提算法在SDR上提高了4.53 dB。     

Single frame blind image deconvolution by non-negative sparse matrix factorization

Novel approach to single frame multichannel blind image deconvolution has been formulated recently as non-negative matrix factorization problem with sparseness constraints imposed on the unknown mixing vector that accounts for the case of non-sparse source image. Unlike most of the blind image deconvolution algorithms, the novel approach assumed no a priori knowledge about the blurring kernel and original image. Our contributions in this paper are: (i) we have formulated generalized non-negative matrix factorization approach to blind image deconvolution with sparseness constraints imposed on either unknown mixing vector or unknown source image; (ii) the criteria are established to distinguish whether unknown source image was sparse or not as well as to estimate appropriate sparseness constraint from degraded image itself, thus making the proposed approach completely unsupervised; (iii) an extensive experimental performance evaluation of the non-negative matrix factorization algorithm is presented on the images degraded by the blur caused by the photon sieve, out-of-focus blur with sparse and non-sparse images and blur caused by atmospheric turbulence. The algorithm is compared with the state-of-the-art single frame blind image deconvolution algorithms such as blind Richardson-Lucy algorithm and single frame multichannel independent component analysis based algorithm and non-blind image restoration algorithms such as multiplicative algebraic restoration technique and Van-Cittert algorithms. It has been experimentally demonstrated that proposed algorithm outperforms mentioned non-blind and blind image deconvolution methods.     

Coordinate stretching for finite difference optical waveguide mode solvers

Numerical methods are necessary to calculate propagating modes in optical waveguides. The finite difference method is widely used because it is applicable to waveguides with arbitrary refractive index profiles and it is easy to implement. To improve the efficiency and to reduce the size of the resulting large sparse matrix, the finite difference method is often used with a variable grid size strategy. This is related to the technique of coordinate stretching. In this paper, we develop a technique for optimizing the coordinate stretching function based on discrete reflection coefficients. We demonstrate our method using a scalar model which is valid for weakly-guided optical waveguides.     

一维瞬态辐射传输的有限元法模拟

随着超短脉冲激光的快速发展,吸收散射性介质内的瞬态辐射传输引起了人们的广泛关注.本文基于离散坐标法和最小二乘有限元法(LSFEM),提出了模拟多维吸收散射性介质内瞬态辐射传输的数值模型.该模型有效地克服了在标准Galerkin有限元法(GFEM)中发生的伪振荡现象,在时间步长较大的情况下仍然可以得到光滑无振荡的解.而且,最小二乘法产生的求解系数矩阵是对称正定的,与GFEM中的系数矩阵相比,仅需要存储一半的非零系数,可以应用许多高效的迭代求解方法进行求解.为了检验模型,本文研究了一维吸收散射性介质内瞬态辐射传输问题,其结果与蒙特卡洛法(MCM)和积分模型法(IE)的结果进行了比较,结果证实:本文的方法可以精确、高效地模拟参与性介质内的瞬态辐射传输.     

Deep learning based classification of focal liver lesions with contrast-enhanced ultrasound

Classification of liver masses is important to early diagnosis of patients. In this paper, a diagnostic system of liver disease classification based on contrast enhanced ultrasound (CEUS) imaging is proposed. In the proposed system, the dynamic CEUS videos of hepatic perfusion are firstly retrieved. Secondly, time intensity curves (TICs) are extracted from the dynamic CEUS videos using sparse non-negative matrix factorizations. Finally, deep learning is employed to classify benign and malignant focal liver lesions based on these TICs. Quantitative comparisons demonstrate that the proposed method outperforms the compared classification methods in accuracy, sensitivity and specificity.     

基于有约束非负矩阵分解的原稿基色色料光谱预测方法

针对直接在光谱反射率空间,对原稿颜色样本光谱的主成分分析会导致特征向量的数目超过真实物理维度(原稿所用基色色料)的数量,以及特征向量和对应系数存在负值,不能直接表示原稿基色色料的光谱特性和对应浓度等情况。创新性的提出需根据原稿色料的光学特性建立一个完全线性的光谱空间,并在该空间中使用带约束条件的非负矩阵分解实现对原稿基色数量和光谱形状进行预测的方法。对此,首先设计了一个实现对原稿基色色料光谱预测方法的总体研究方案和实现步骤,再以透明色料原稿为例,研究如何选择和构建一个符合其光学特性的光谱线性空间,然后再在基本非负矩阵分解(BNMF)基础上提出针对基色色料光谱预测的有约束非负矩阵分解算法(SCNMF)。针对BNMF算法会出现多重最优解,为了提高预测精度,使矩阵分解结果有明确的物理意义,所提出的SCNMF算法需要满足4个约束条件：非负性约束;全加性约束;平滑性约束;稀疏性约束。建立了满足约束条件的目标函数和迭代算法。预测结果表明本文提出的新方法能有效的实现对原稿基色物理维度和基色色料光谱的准确预测。     

L1/2稀疏约束卷积非负矩阵分解的单通道语音增强方法

为了刻画语音信号帧间相关性和使用更少的语音基表示语音特征,提出一种采用L_1/2稀疏约束的卷积非负矩阵分解方法进行单通道语音增强。首先,进行噪声学习得到噪声基;然后,以噪声基为先验信息结合L_1/2稀疏约束卷积非负矩阵分解方法学习含噪语音中的语音基成分;最后,利用学习到的语音基和系数重建出干净语音信号。在不同噪声环境下进行的实验结果表明,本文方法优于采用L₁稀疏约束的卷积非负矩阵方法及传统的统计语音增强方法。      

基于小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像的恢复

在研究稀疏孔径理想衍射成像光学系统的基础上，提出基于改进小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像恢复算法。针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学成像系统，设计并利用改进的小波阈值去噪算法，较好地去除了成像噪声，最大程度地得到较为理想的成像结果，然后利用维纳滤波方法实现成像恢复。在实验中，利用光学设计软件ZEMAX设计了不同填充因子的稀疏孔径光学系统，并用本算法进行了成像恢复。实验结果表明，该算法的结果优于单独使用维纳滤波方法所获得的结果。     

Optical Particle Sizer: A New Development with Mathematical Correction of Spread Measurement Data

The development of an optical particle sizer for aerosols is described which is based on the principle of light scattering by single particles. The instrument is appropriate for simultaneous measurements of broad particle size distributions and allows applications in hot gases. The main topic concerns the evaluation of the particle size distribution from measured data, i.e. a mathematical correction for the influence of inhomogeneous illumination and of particle shape. Irregularly shaped and randomly orientated particles which also might be illuminated inhomogeneously (laser light, border zone) deliver different signal amplitudes, which finally results in a spreading of the measured particle size distribution. Assuming a specific distribution of signal amplitudes related to every particle size and shape, the spreading of the measured data can be corrected. The mathematical procedure requires the solution of a Fredholm integral equation, i.e. the inversion of a linear equation set whose coefficients are based on a correction function to be determined by a preceding calibration. A new inversion method has been developed combining the well known regularizalion according to Phillips and Twomey and the non-negative least-squares method according to Lawson and Hanson.