灰度／深度图像序列的三维空间内插──一种新的计算机图像生成技术

本文提出的灰度／深度图像序列的三维内插方法,摆脱了原实摄路径限制,可在空间内任意巡行,采用空间稀疏化采样,从而达到大量节省存储量和高度灵活地可控再现空间场景的目的,为解决三维内插中庞大的计算量,我们研究了快速而实用的散点算法和深度适应的Ｗａｒｐ算法。通过介绍三维内插的几种简单情形,导出了一些简单、实用的算法。计算机仿真结果显示了这一新方法是完全可行的。     

掺钕单模光纤激光器的调Q实验研究

采用连续运转Ar+激光器5145 Å输出波长光作为泵浦源,采取端泵浦的平凹光学谐振腔结构,用光学斩波器作为Q开关,建立了掺钕单模光纤激光器的调Q实验装置,对这种激光器的调Q特性进行了实验研究和讨论。     

小像元量子阱FPA抗光学串音的FDTD仿真

采用光栅耦合结构的焦平面阵列(Focal Plane Array,FPA)在工艺上难以制备,反射耦合结构较为容易。为探究反射耦合结构是否可以在小尺寸范围内替代光栅耦合结构,文章使用FDTD电磁场仿真软件MEEP构建了光栅耦合结构和反射结构GaAs/AlGaAs量子阱红外焦平面阵列三像元模。通过对器件内部光学串音进行仿真,验证了在逼近衍射极限时,采用全内反射结构的FPA在5~7μm和8.5~10μm之间的抗串音效果强于光栅耦合结构,而在6.5~8.5μm和10~12μm之间,光栅耦合结构的抗串音效果更好,在12~15μm范围内,两种结构的抗串音能力相当。针对15μm中心距全内反射结构量子阱FPA,探究了反射角度、刻蚀深度和量子阱周期对其串音的影响。     

嵌埋材料对分布式布拉格反射镜腔共振模式的影响

低维材料嵌入微腔已经广泛应用于纳米激光器和探测器等。为了实现增益材料和光学微腔之间的有效耦合,需要深入研究嵌埋材料对腔共振模式的影响。本文主要讨论了嵌埋材料的厚度、位置、腔层厚度以及分布式布拉格反射镜的对数对腔供着模式的影响。结果表明,腔共振模式随嵌埋材料位置的不同呈现周期性变化并且在λ/2光程周期内存在最大峰位移。最大峰位移随腔层厚度增加而减小,但与嵌埋材料的厚度成正比。分布式布拉格反射镜的对数不影响腔共振模式。这些结果为光学器件的设计和实验现象的分析提供了指导,并且可以应用于不同波长分布式布拉格反射腔结构。     

聚焦部分相干平顶涡旋光束对瑞利粒子的捕获

基于广义惠更斯-菲涅尔原理和瑞利散射理论,推导了聚焦部分相干平顶涡旋(partially coherent flat-topped vortex, PCFTV)光束作用在瑞利微粒上辐射力的表达式,主要研究聚焦PCFTV光束对不同折射率的两种粒子的捕获情况。研究结果表明,聚焦PCFTV光束可以在焦点处捕获高折射率和低折射率的粒子。随着光束阶数的增大以及相关长度的减小,光束对微粒的捕获能力增强。所得结果对PCFTV光束应用于光学操控具有一定的意义。     

Breaking the Responsivity-Bandwidth Trade-Off Limit in GaN Photoelectrodes for High-Response and Fast-Speed Optical Communication Application

Underwater optical communication (UOC) has attracted considerable interest in the continuous expansion of human activities in marine/ocean environments. The water-durable and self-powered photoelectrodes that act as a battery-free light receiver in UOC are particularly crucial, as they may directly face complex underwater conditions. Emerging photoelectrochemical (PEC)-type photodetectors are appealing owing to their intrinsic aqueous operation characteristics with versatile tunability of photoresponses. Herein, a self-powered PEC photodetector employing n-type gallium nitride (GaN) nanowires as a photoelectrode, which is decorated with an iridium oxide (IrO_x) layer to optimize charge transfer dynamics at the GaN/electrolyte interface, is reported. Strikingly, the constructed n-GaN/IrO_x photoelectrode breaks the responsivity-bandwidth trade-off limit by simultaneously improving the response speed and responsivity, delivering an ultrafast response speed with response/recovery times of only 2 µs/4 µs while achieving a high responsivity of 110.1 mA W⁻¹. Importantly, the device exhibits a large bandwidth with 3 dB cutoff frequency exceeding 100 kHz in UOC tests, which is one of the highest values among self-powered photodetectors employed in optical communication system.     

相位调制微波光传输链路特性分析（特邀）

常规的微波光子系统采用强度调制方式实现微波信号的电光转换,由于调制器采用马赫-曾德尔干涉结构(MZI),系统性能不仅受到自身正弦响应特性的制约,而且需要进行偏置点控制,因此存在动态范围受限、系统控制复杂以及3 dB固有损耗带来的效率不足的问题,而采用相位调制可避免该问题。围绕相位调制光传输链路,为了完成相位调制信号的光电解调,文章提出采用薄膜滤波器通过边带抑制与边带选通两种方式实现相位调制到强度调制的转换,并分析了链路射频性能与器件参数之间的映射关系。实测对比了相位调制与常规强度调制链路之间的传输特性,通过分析可知,在相同链路配置条件下,相位调制链路具有更高的传输效率,而且光滤波带来的均衡作用,使得相位调制链路的3 dB带宽比强度调制链路大两倍。     

NH3 对二甲苯光氧化形成二次有机气溶胶的影响

二甲苯是一种重要的人为源 VOC, 也是城市地区 SOA 的重要前体物。二甲苯光氧化形成的 SOA 受多种环 境因素影响, 而 NH3 对该反应形成的 SOA 生成产率及反应机制的影响尚不清楚。基于室内烟雾箱模拟系统, 探讨了 NH3 对二甲苯光氧化形成 SOA 质量浓度、物理特性及化学组成的影响。研究表明, 在低浓度条件下, NH3 对二甲苯 光氧化生成 SOA 具有明显的促进作用, 结合气溶胶质谱结果发现 NH3 促进醛酮类物质进入颗粒相以及含氮有机物的 生成是导致 SOA 质量浓度增加的主要原因。此外, NH3 能够提高邻二甲苯生成 SOA 的吸光度, 但是对对二甲苯无明 显影响。分析表明, 相较于对二甲苯, 邻二甲苯光氧化会生成大量醛类物质, NH3 与醛类发生美拉德反应是导致 SOA 吸光性增加的主要原因。     

基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法

基于深度学习的光网络流量诊断与预测等场景中,由于保密等原因,光链路的流量数据采集和存储工作受限。针对数据量少而无法支撑深度学习的问题,文章提出了一种基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法,其核心思想是在生成对抗网络框架下,联合基于光网络拓扑的条件生成模型和基于光网络流量的数据合成模型,以自监督的方式合成指定光链路的流量数据。仿真结果表明,所提算法合成的光网络流量数据在自相关系数指标上与真实数据接近且使得基于全连接神经网络的流量预测模型准确率达到95%以上。     

Motion detection in moving camera videos using background modeling and FlowNet

Real-time moving object detection is challenging for moving cameras due to the moving background. Many studies use homography matrix to compensate for global motion by warping the background model to the current frame. Then, the pixel difference between the current frame and the background model is used for background subtraction. Moving pixels are extracted by applying adaptive threshold and some post-processing techniques. On the other hand, deep learning-based dense optical flow can be efficient enough to extract the moving pixels, but it increases computational cost. This study proposes a method to enhance a classical background modeling method with deep learning-based dense optical flow. The main contribution of this paper is to propose a fusing algorithm for dense optical flow and background modeling approach. The background modeling methods are error-prone, especially with continuous camera movement, while the optical flow method alone may not always be efficient. Our hybrid method fuses both techniques to improve the detection accuracy. We propose a software architecture to run background modeling and dense optical flow methods in parallel processes. The proposed implementation approach significantly increases the method’s working speed, while the proposed fusion and combining strategy improve detection results. The experimental results show that the proposed method can run at high speed and has satisfying performance against the methods in the literature.