替代衬底上的碲镉汞长波器件暗电流机理

基于暗电流模型,通过变温I-V分析长波器件(截止波长为9~10μm)的暗电流机理和主导机制.实验对比了不同衬底、不同成结方式、不同掺杂异质结构与暗电流成分的相关性.结果表明,对于B+离子注入的平面结汞空位n~+-on-p结构,替代衬底上的碲镉汞(HgCdTe)器件零偏阻抗(R0)在80 K以上与碲锌镉(CdZnTe)基碲镉汞器件结阻抗性能相当.但替代衬底上的HgCdTe因结区内较高的位错,使得从80 K开始缺陷辅助隧穿电流(I_(tat))超过产生复合电流(I_(g-r)),成为暗电流的主要成分.与平面n~+-on-p器件相比,采用原位掺杂组分异质结结构(DLHJ)的p~+-on-n台面器件,因吸收层为n型,少子迁移率较低,能够有效抑制器件的扩散电流.80 K下截止波长9.6μm,中心距30μm,替代衬底上的p~+-on-n台面器件品质参数(R0A)为38Ω·cm2,零偏阻抗较n-on-p结构的CdZnTe基碲镉汞器件高约15倍.但替代衬底上的p+-on-n台面器件仍受体内缺陷影响,在60 K以下较高的Itat成为暗电流主导成分,其R0A相比CdZnTe基n~+-on-p的HgCdTe差了一个数量级.     

基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制

在红外成像探测系统中,对红外图像背景进行有效的抑制是准确检测出弱小目标的前提条件.基于目标在空域局部灰度稳定和时域运动连续的约束,提出了一种基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制新方法.首先,利用引导滤波保存图像细节和时域偏微分方程提取图像中突变区域的优势,实现对图像空域与时域中平稳和强起伏不同特征复杂背景进行抑制处理;然后,将时空域背景抑制结果利用相与操作算子处理完成对高度类似弱小目标信号的剔除;最后,为恢复前期抑制结果中丢失的目标信息,利用时空域融合结果作为引导图像进行进一步优化处理,得到最终背景抑制结果.仿真实验采用两组低信杂比运动弱小目标红外图像序列进行方法验证,并将该方法与几种背景抑制方法进行了比较,实验结果表明:该方法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他几种方法.     

改进快速NSST的热烟羽红外与可见光图像融合

针对非下采样剪切波变换逐步划分子带过程中迭代滤波运算效率不高的问题,提出一种非下采样剪切波变换的快速分解重构方法。改进的分解方法根据分解的尺度卷积非下采样金字塔滤波器组中相应的滤波器,用卷积结果对源图像进行滤波,直接生成子带图像,在提高图像分解速度的同时,也相应减少分解迭代滤波的运算量。本文采用一种基于标准差的区域特性量测方法用于低频系数融合,突出低频系数中的轮廓信息;最高频系数融合采用能量取大的融合规则,其余高频系数通过结合改进的拉普拉斯能量和与梯度特性进行融合,使目标烟羽的边缘信息更加清晰。实验结果表明,融合后热烟羽图像目标细节清晰突出;综合客观评价指标来看,本文方法优于一些常用的红外与可见光图像融合方法。     

基于面阵凝视扫描成像的声光光谱成像系统及其图像拼接验证试验

可见---近红外波段(400~1000 nm)成像光谱仪是光谱探测的重要组成部分。基于地基可见-近红外成像光谱仪的实际应用要求,提出了一种采用面阵探测器的凝视扫描成像光谱仪。该光谱仪还采用了一种新型分光器件声光可调谐滤波器(Acousto-optic tunable filter, AOTF)。其特点在于光谱的选择和施加在它上的射频信号频率相关;通过程序控制射频信号,就可以控制光谱。利用设计的光谱成像原理样机进行了地基月球观测实验。基于实验的特点,在光学设计的基础上增加了另一路共轴辅助光学,以进行粗定位。在获取成像结果之后,进行了辐射定标和尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transformation, SIFT)图像拼接处理。结果表明,利用二维指向机构和面阵凝视成像系统,结合SIFT图像拼接算法,可有效获取宽幅高分辨率光谱图像。     

基于卷积神经网络的随机因子重采样图像检测

图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。     

基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法

静止轨道(GEO)的高分四号(GF-4)卫星具备对海上运动船舶进行连续观测的能力,由于轨道高,海面船舶在GF-4卫星遥感图像中比较弱小不易检测。该文分析海面运动船舶的尾迹特征,提出一种基于多尺度双邻域显著性(MDSM)的GF-4卫星遥感图像运动船舶检测方法。首先依据多尺度双邻域显著性模型计算显著度,生成显著图;然后使用自适应阈值分割提取运动船舶的位置;最后利用尾迹几何特征对候选目标的形状进行校验,进一步去除虚假目标。实验结果和分析表明,所提方法可以有效地检测GF-4卫星遥感图像中的多个运动船舶目标,相比目前主流的视觉显著性检测算法,该文所提算法具有更好的检测性能。     

基于无人机影像的电网绝缘子自爆识别

电网因其在电能传输方面的关键性作用,在我国民生项目建设领域一直扮演着至关重要的角色。电网杆塔上的绝缘子一旦发生自爆(也称“缺陷”),绝缘子会自动剥落,输电线路就会产生安全隐患,严重时会降低输电线路的运行寿命,甚至会引发供电中断,发生大范围的停电事故,造成巨大的财产损失。目前,主流的巡检方法为人工巡检,该方法不仅耗时耗力,而且也存在一定主观出错率,已不适用于目前电路巡检的实际情况。本设计采用YOLO V5网络模型,对无人机航拍影像中绝缘子串及绝缘子自爆进行自动识别。首先通过平移、翻转、裁剪等,对航拍绝缘子影像数据集进行数据增广,并对增广后的数据集在LabelImg中进行标注,然后利用YOLO V5网络模型对绝缘子串及绝缘子自爆进行识别,最后采用PyQt5框架在PyCharm中设计了绝缘子自爆识别的系统界面,对模型进行调用,实现了绝缘子串及绝缘子自爆识别。本设计采用从网络上下载、国家电网提供、数据增广所得到的500张无人机航拍影像作为数据集,对所得数据集进行人工标注,再使用YOLO V5网络模型进行训练和测试,结果表明YOLO V5网络模型对绝缘子串具有较高的识别精度,最高识别精度为90.2%,对绝缘子自爆的最高检测精度为80.8%。这说明了YOLO V5网络模型在绝缘子串识别方面有较好的表现,但是由于训练集中绝缘子自爆的样本影像数量有限,所以该网络模型对绝缘子的自爆识别存在一定局限性,本实验能够部分代替人力实现电网绝缘子智能巡检,提高了检测效率。     

基于改进U-Net的SPECT骨显像病灶分割研究北大核心CSCD

在核医学中,单光子发射计算机断层(single-photon emission computed tomograpy,SPECT)骨显像是辅助医师诊断癌症的重要手段。针对骨显像图像信噪比低、边界模糊、病灶小难以提取和人工勾画病灶耗时等问题,提出一种基于改进U-Net网络的骨显像病灶自动分割算法。该算法在U-Net的原卷积块基础上,采用了多尺度密集连接(multi-scale dense connection,MDC)的方式来提高对小病灶特征的提取能力,同时解决了网络加深后出现的梯度消失问题。其次,为提取病灶的细节特征,在密集连接和跳跃连接处引入了注意力机制结构。最后,针对使用小样本数据集,模型难以收敛的问题,采用迁移学习的方法,优化了模型的初始参数,提升模型的泛化能力和分割效率。此外,为了降低计算量、进一步提高分割效果,对数据集进行了裁剪和去噪。同时,将处理后的图像采用旋转、镜像等方法进行了数据扩充。实验结果表明,改进的U-Net的识别精确率(precision)、平均交并比(mean intersection-over-union,mIoU)分别能达到0.7352、0.4673,效果优于目前主流的分割算法,具有一定实际应用价值。     

厅堂扩声声像的探讨

介绍了双路扬声器重放的原始声场效果，对使用强度型立体声拾声、双路扬声器重放扩声系统的厅堂会使声像(声源的幻像)位置和真实声源位置产生偏差，甚至出现严重的分离现象进行了分析。     

基于边缘吸引力场正则化的短程线主动轮廓模型

短程线主动轮廓模型是近几年提出的一种有效的多目标轮廓提取算法 .本文在详细分析其动力学过程的基础上 ,针对该模型中存在的局限性和不足 ,提出对边缘吸引力场进行正则化的方法 ,并采用多尺度模型 ,有效的改善了该模型不能对存在断裂轮廓的目标进行正确提取和凹边缘搜索能力弱的缺点 ,增强了抗噪声和虚假边缘干扰的能力 ,使该算法具有更好的鲁棒性和实用性 .