高功率激光光束的自准直算法

为满足高功率激光装置全程光路自动准直快速性及高精度的要求,提出了一种光斑对应椭圆的长短轴差值法对光斑形状调节,并结合重心法快速、高精度的获取光斑图像中心位置.利用大律法、3×3邻域法及8向链码法对光斑图像进行处理,得到面积最大的光斑;分析最大光斑区域中心距,求出最大光斑对应椭圆的长短轴长,并根据长短轴差值调节光斑形状,至长短轴差值近似为零,获得形状最规则的光斑;分析形状最规则光斑的中心位置与其基准位置在x和y方向的偏差,并将该差值转为闭环控制的步进电机所需要调整的步数,实现激光光束的自准直.该算法应用在高功率激光装置中,结果表明,主放大光路的准直时间缩短为15min,近场准直的准确度优于0.2%,远场指向准确度优于1μrad,满足高功率激光光束的准直要求.     

PI-P控制算法在弱刚度伺服系统中的应用

为了提高伺服系统的带宽,减小重量、体积和成本的增加,提高光电经纬仪的高速、高精度、高稳定性,分析了弱刚度系统的影响机理,采用PI-P无超调控制算法有效抑制了系统振荡特性的发生,在弱刚度系统中实现了较高控制性能,并直接应用于160电影经纬仪的改造中,取得了明显的效果.该方法对同类系统的设计具有重要的应用价值.     

电视经纬仪跟踪测量中运动目标快速识别定位算法

为解决电视经纬仪跟踪测量系统中对运动目标快速识别定位的要求,在深入分析运动目标特性和电视经纬仪跟踪测量系统特点的基础上,利用经纬仪角度变化信息,对运动目标图像序列进行帧间差值计算以获得目标残差图,并基于残差图提出了一种新型的运动目标快速识别方法,大大减少了运算量. 结合中值滤波和图像二值化,实现了运动目标的快速定位. 通过对目标实测图像序列的实验, 结果证明：该算法具有快速、稳定、有效等优点,能够满足电视经纬仪跟踪测量系统对运动目标快速识别定位的要求.     

基于自适应模板的低信噪比运动目标的自动定位算法

从目标相对于邻域背景区的信噪比出发,分析了其低信噪比运动小目标特性对自动目标识别所带来的困难.基于部分Hausdorff距离在模板匹配相似性度量中可以有效抑制背景与噪声干扰的优点,提出了用自适应模板实现自动目标识别的方法.然后,综合目标区像素灰度自适应二值化处理和形心算法,实现了图像序列中目标自动定位的功能.实验结果证明：该基于自适应模板的低信噪比运动目标的自动定位算法具有快速,稳定和实用等优点.     

基于快速采样的剪切光束成像图像重构算法

剪切光束成像是一种非传统地基光学成像技术,在对位姿快速变化的目标成像时,为重构目标高分辨率清晰图像,其成像系统的回波数据采样速率仍不够快.本文提出一种五光束快速采样的图像重构方法,通过改变成像系统编码和解码方法,采用中心对称结构呈“十”字形排布的发射光束阵型,利用所提的快速图像重构算法,单次采样的回波数据所能重构的目标图像从1幅增加到8幅,快速抑制了重构图像的散斑效应.仿真结果表明,与传统三光束图像重构方法相比,获得相同质量图像所需的回波数据采样次数从20次减少至5次,大幅减少了回波数据采样次数,提高了回波数据采样速率.     

基于灰度统计的快速模板匹配算法

针对传统的基于灰度值的匹配算法计算量大、时间复杂度高的缺陷,提出了一种基于灰度统计的快速模板匹配算法,以十字特征直线代替模板进行粗匹配,仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配,从而大大减小了计算量,使匹配速度得到极大提高.仿真实验证明本算法匹配速度快、较传统的灰度相关算法快了二至三个数量级,具有较强鲁棒性.     

“西光所建所六十周年暨《光子学报》创刊五十周年”专辑（下）导读

<正>光子学及光子技术作为当今最为活跃的研究领域,呈现出前沿探索深入、多学科交叉融合及创新成果不断涌现的发展态势,《光子学报》期刊作为本领域科技进展与成果交流的平台,也获得了大家的鼓励与支持,使得办刊水平与质量得以不断提高,在此我们作为主办单位向大家表示衷心感谢。今年,恰逢西安光机所建所六十周年和《光子学报》创刊五十周年,     

光子计数成像系统的自适应累积时间扫描方法

得益于单光子探测器的超高灵敏度,光子计数成像系统近年来成为极弱光探测成像领域的研究热点.基于单点扫描的光子计数成像系统,以光子累积的方式获取大量返回光子事件后重建目标图像.然而,单像素探测时间固定导致的光子事件累积冗余或累积不足的问题,限制了系统的成像效率.本文提出了一种基于自动选取单像素最佳累积时间的时间自适应扫描方法,并分别进行了单点测距和扫描成像实验.结果表明,本文提出的方法在重建质量接近的深度图像(64×88)时的数据总获取时间相比单像素固定累积时间的扫描方法降低了一个数量级,极大地提高了扫描数据获取的效率,为光子计数成像系统快速成像提供了新思路.     

基于角点的红外与可见光图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征以及仿射变换模型的方法.利用Harris因子分别在红外图像和可见光图像上检测角点,并对两幅图像进行边缘检测,得到其边缘图像.通过角点邻域在边缘图像上的相关性,实现角点的粗匹配;通过角点的细匹配,从匹配的角点中选择两对匹配最佳的点作为仿射变换的控制点,得到仿射变换模型,并对待配准图像进行仿射变换,从而实现图像配准.实验结果表明:该方法运算速度快,可以很好地完成红外与可见光图像的自动配准.     

基于傅里叶叠层显微成像术的定量相干传递函数恢复（英文）

研究了在不同系统误差和不同目标算法下相干传递函数的重建质量,发现相干传递函数的重建比物体的重建更稳健。基于此,报道了一种用于傅里叶叠层显微成像术的子区域平移方法,以加速有限图像下的相干传递函数重构收敛速度,消除由周期性照明光源阵列引起的栅格噪声,实现图像的重聚焦,并使用相干传递函数去卷积提高图像的对比度。此外,研究了傅里叶叠层显微成像术的空域和频域数据冗余来恢复相干传递函数,发现至少需要大约40%的频谱交叠率来精确重建相干传递函数,比无像差条件下高出10%,为了相干传递函数的稳定性需要至少25张原始低分辨率图像。最后,讨论了稳定的相干传递函数重建所需的条件,并通过模拟和实验进行了验证。