一种基于图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法

相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的相位恢复方法,该方法采用基于小波变换的图像融合技术对焦面和离焦面图像进行融合处理,可在不损失图像信息的同时简化卷积神经网络的输入.网络模型训练完成后可依据输入的融合图像直接输出表征波前相位的4-9阶Zernike系数,且波前传感精度均方根(root-mean-square,RMS)可达0.015λ,λ=632.8 nm.研究了噪声、离焦量误差和图像采样分辨率等因素对波前传感精度的影响,验证了该方法对噪声具有一定鲁棒性,相对离焦量误差在7.5%内时,波前传感精度RMS仍可达0.05λ,且随着图像采样分辨率的提升,波前传感精度有所改善,但训练时间成本随之增加.此外,分析了实际应用中,当系统像差阶数与网络训练阶数略有差异时,本方法所能实现的传感精度,并给出了解决方案.     

Experiment and evaluation of wrinkling strain in a corner tensioned square membrane

Prediction of wrinkling characteristics is strongly correlated with the strain perpendicular to wrinkling direc- tion. In this paper, the strain field of wrinkled membrane is tested by VIC-3D system based on the digital image correlation technique. Experimental results are validated by the tension wrinkling simulation. The experimental strain perpendicular to wrinkling direction is analyzed in depth. The wrinkling strain of a square wrinkled membrane under corner tension is extracted from experimental strain perpendicular to wrinkling direction. A quantitative characterization format of the experimental wrinkling strain is proposed. A modified prediction method of wrinkling amplitude is presented based on the experimental wrinkling strain. The re- sults show that the precision of modified prediction model has improved 13.2% compared with the classical prediction model. The results reveal that the modified model can give an accurate prediction of the wrinkling amplitude.     

Nonlinear shear behavior and interlaminar shear strength of unidirectional polymer matrix composites: A numerical study

Detailed finite element implementation is presented for a recently developed technique (He et al., 2012) to characterize nonlinear shear stress–strain response and interlaminar shear strength based on short-beam shear test of unidirectional polymeric composites. The material characterization couples iterative three-dimensional finite element modeling for stress calculation with digital image correlation for strain evaluation. Extensive numerical experiments were conducted to examine the dependence of the measured shear behavior on specimen and test configurations. The numerical results demonstrate that consistent results can be achieved for specimens with various span-to-thickness ratios, supporting the accurate material properties for the carbon/epoxy composite under study.     

柔性复合薄膜成形极限曲线的视觉测定方法

针对柔性复合薄膜成形试验中极限应变难以测量的问题,提出一种基于双目立体视觉结合数字图像相关法的测量方法.首先对于薄膜材料成形过程中产生大变形或裂纹时图像难以匹配的问题,根据系列图像相邻状态变形的连续性,提出了一种图像匹配基准自适应更新的弱相关分步匹配方法;然后根据薄膜材料表面应变分布不同于钢制件的特性,提出了一种构建应...     

深度神经网络和高光谱显微图像的二维材料纳米片识别

近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS₂纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS₂和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。     

改进YOLOv4的铁路沿线遥感影像地物检测方法

近年来,高分遥感影像技术的快速发展为铁路沿线地物检测提供了一种重要技术手段。基于回归的一阶段目标检测方法YOLOv4具有检测精度高、速度快等优点,但用于遥感影像检测时仍然存在部分细节特征信息丢失导致的小目标漏检,以及进行大面积地物检测时效率低的问题。为此,提出改进YOLOv4网络模型对遥感影像铁路沿线地物进行检测。首先,设计由卷积、批量归一化和Mish激活函数组成的CBM(convolution batch normalization mish)模块,并采用DCBM(double CBM)模块作为密集连接网络(DenseNet)的传输层用于YOLOv4网络特征提取以实现地物特征传递和信息重用,增强小目标地物的检测能力,降低漏检率;然后针对YOLOv4在大面积检测时效率不高和模型参数空间较大的缺陷,将压缩激励SE(squeeze excitation)通道注意机制用于骨干网中跨阶段局部单元(cross stage partial, CSP)的每个残差单元之后,减少SE注意模块的重复调用次数,使其能够在提高网络性能的同时降低模型参数量从而提高检测效率;最后,针对长条形状的铁路目标提取困难问题,在网络结果输出之前引入改进的通道空间注意力机制ICBAM(improved convolutional block attention module) 保留原始特征信息,解决铁路目标特征提取能力差的问题,提高铁路中大尺度目标的检测效率。为验证所提方法的有效性,选取2 048张分辨率为1 920×1 080的某段铁路沿线遥感影像地物样本数据,将其中的铁路、房屋、楼宇建筑、农田和水池作为检测目标进行实验,并与当前流行的目标检测方法进行对比。结果表明,改进方法不仅增强了对小目标地物的检测能力,提高了地物检测精度和速度,而且提高了大尺度目标的检测效率。与YOLOv4算法相比,mAP提高了2.11%,准确率提高了2.93%,召回率提高了3.79%,模型大小减少了8.53%。所提方法为当前应用高速铁路沿线遥感影像地物快速精准检测提供了有效方法。     

大气湍流对航空光电侦察图像质量影响因素分析北大核心CSCD

大气湍流效应是严重影响航空光电侦察系统图像质量的重要因素之一。从大气湍流参数描述出发,研究了大气湍流对光学系统成像质量的影响机理,分析了大气湍流影响光学系统调制传递函数(modulation transfer function,MTF)的影响因素,建立了大气湍流影响光学系统成像MTF的理论模型。仿真结果表明,在大气湍流影响下,光学系统光瞳口径与大气相干直径的比值对光学系统成像MTF影响较大。通过光学系统地面外场实验图像测试对比,验证了实际光学系统受到大气湍流影响后的成像MTF理论模型。研究结果可为大气湍流影响下的航空光电侦察系统设计及提升其成像质量提供理论支持。     

基于灰度图差分梯度的雾化角测量方法北大核心CSCD

雾场边界及雾化角作为雾场的重要特性参数,主要通过图像法进行测量。在图像处理过程中,一般是将灰度图转化为二值化图像,然后依次针对二值化图像进行处理和计算。由于雾场的多相流特性,得到的二值化阈值和图像与实际雾场是否一致缺少评判依据。提出根据喷雾的灰度图像直接处理,得到掩模板并作用于灰度图像,采用图像形态学和迭代方法,计算灰度图像的梯度值。通过得到梯度值最大时的灰度图像,计算雾场边界和雾化角。实验表明,该方法提供了一种雾场边界的数值判断依据,通过梯度最大值判断并提取雾场边界,从而通过程序自动实现雾场边界提取与雾化角拟合测量。     

一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法北大核心CSCD

水下偏振成像技术是目前水下成像研究的热点,由于自然光在水中衰减大,水下成像系统多采用主动照明方式。针对分焦平面偏振成像系统中偏振照明光源与偏振探测像元偏振方向不匹配引起采集图像偏振信息存在的偏差,进而影响目标图像增强质量的问题,提出了一种分焦平面偏振成像系统光源标定方法。阐述了偏振光源的标定原理,然后给出偏振光源标定的实施步骤,最后采用偏振去雾算法和图像质量评价方法对标定前后的水下目标图像进行了图像增强和图像质量评价。评价结果表明,标定后的增强图像质量优于未标定的增强图像质量,平均梯度最大提升了2.48倍。该标定方法简单有效,实用性强,适用于分焦平面偏振成像系统偏振光源标定。     

Mixed noise removal algorithm of EBAPS image under low illumination condition based on FPGA北大核心CSCD

In order to solve the problem that single median filtering and gaussian filtering algorithm is not effective in suppressing impulse noise and poisson noise simultaneously in low illumination image, and the edge detail protection is insufficient, an open and close mix-median-gaussian (OCMMG) filtering algorithm based on field programmable gate array (FPGA) was proposed. Firstly, the minimum four-direction difference was used to detect the anomaly degree of each pixel point, the weight was allocated according to the threshold of pulse noise discrimination, and the first step was filtering. Then, the four-direction edge detection algorithm was used to extract image edges, and the second step was filtered according to the set edge confidence characterization value. Finally, the images collected by electron bombarded active pixel sensor (EBAPS) under the condition of 1×10−3 lx illumination were processed by FPGA in real time. The experimental results show that the FPGA processing results are consistent with the software simulation processing results. Compared with the median filtering and gaussian filtering algorithm, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the algorithm is improved by 3.23% and 16.34%, the structural similarity is improved by 14.66% and 33.86%, and the edge retention index is improved by 0.49% and 4.21%, respectively, which can effectively remove the mixed noise of EBAPS image and meet the real-time requirements. © 2022 Editorial office of Journal of Applied Optics. All rights reserved.