摘要:以提高光纤波长复用型加速度传感器的灵敏度为目标,分析光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,FBG)加速度传感器的增敏思路,阐明FBG加速度传感器灵敏度的增敏瓶颈和固有制约因素,提出波长复用型光纤法布里-珀罗(Fabry-Pérot,F-P)加速度传感器物理模型,理论研究其加速度传感原理,推导加速度传感器谐振频率和灵敏度的解析表达式,深入分析系统的结构体刚度、干涉级次、腔长对加速度传感器灵敏度和谐振频率的影响因素,并对比分析在不同系统刚度下FBG和F-P加速度传感器的灵敏度响应特性。由于灵敏度与谐振频率相互制约,进一步引入品质因子对比分析FBG和F-P加速度传感器的综合性能。在谐振频率为205 Hz时,传感器灵敏度高达198 nm/G,比基于FBG的传感器灵敏度理论上高出约2个数量级,并提出F-P型加速度传感器波长复用方案。理论分析表明F-P型加速度传感器与FBG型相比具有独特的优势,为光纤型加速度传感器的增敏和波长复用提供了新思路,并奠定理论基础。

摘要:针对现有去运动模糊网络在图像恢复过程中出现的纹理细节丢失、无法抑制噪声、产生振铃伪影等问题,提出一种基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法。首先,借助U-Net网络中空洞卷积下采样有效扩大感受野,在不增加参数量的情况下避免图片产生不可逆损伤,并利用亚像素卷积在上采样过程中以小的卷积核获得清晰的图像细节,降低运算复杂度；其次,设计多尺度密集特征提取模块(multi-scale dense feature extraction,MDFE) ,通过密集连接的卷积层加强深层次特征提取和复用,运用空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP) 分支引导多尺度特征的传递和融合,促进图像细节纹理的有效保留；最后,采用ConvLSTM双向连通结构(bidirectional convolution LSTM unit,BCLU) 以非线性方式从编码路径补偿简单级联流失的上下文特征,推动深度特征跨阶段相互作用,弱化边缘伪影和噪声干扰。与现有先进方法对比,验证了本文所提算法在性能上的优势。

摘要:针对现有面向目标检测的白盒攻击方法在不可察觉性上的不足,从扰动生成过程与扰动成本的限制两方面,提出一种隐蔽式对抗扰动生成方法(stealthy adversarial perturbation generation,SPG)。 该方法首先利用图像的纹理信息,赋予扰动在难以被人眼察觉的高纹理区域更高的权重,然后采用扰动位置选取策略降低修改的像素点数目,最后进行对抗扰动的解耦计算,自适应地搜索具有最佳L₂范数度量的对抗扰动。所提方法以4种主流目标检测器作为攻击对象,在COCO-MS 2014和PASCAL-VOC数据集上与对比方法进行了评估。实验结果表明,本文攻击方法的不可察觉性的度量值优于对比方法,其生成的对抗扰动具有低于0.239的L₀范数和2.9×10-5以内的L₂范数,同时使得目录检测器的mAP降低至9%以下。

摘要:针对现有图像拼接检测网络模型存在边缘信息关注度不够、像素级精准定位效果不够好等问题,提出一种融入残差注意力机制的DeepLabV3+图像拼接篡改取证方法,该方法利用编-解码结构实现像素级图像的拼接篡改定位。在编码阶段,将高效注意力模块融入ResNet101的残差模块中,通过残差模块的堆叠以减小不重要的特征比重,凸显拼接篡改痕迹；其次,利用带有空洞卷积的空间金字塔池化模块进行多尺度特征提取,将得到的特征图进行拼接后通过空间和通道注意力机制进行语义信息建模。在解码阶段,通过融合多尺度的浅层和深层图像特征提升图像的拼接伪造区域的定位精度。实验结果表明,在CASIA 1.0、COLUMBIA和CARVALHO数据集上的拼接篡改定位精度分别达到了0.761、0.742和0.745,所提方法的图像拼接伪造区域定位性能优于一些现有的方法,同时该方法对JPEG压缩也具有更好的鲁棒性。

摘要:针对现有红外与可见光图像融合后,易出现边缘平滑严重、纹理细节恢复不足、对比度低、显著目标不突出、部分信息缺失等问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)的红外与可见光双波段图像融合算法。首先,采用基于自适应引导滤波(adaptive guided filter,AGF)的方法对源红外、可见光图像增强。其次,利用NSST正变换分别对源红外与可见光图像分解,得到红外、可见光图像的低、高频子带分量。然后,分别通过基于局部自适应亮度(local adaptive intensity,LAI)与双通道自适应脉冲耦合神经网络(dual channel adaptive pulse coupled neural network,DCAPCNN)规则融合低、高频子带分量。最后,通过NSST逆变换得到最终融合图像。实验结果表明,本文算法整体对比度更适宜,对红外热目标及可见光背景的边缘与纹理的细节恢复性更好,融合图像信噪比高,有效结合了红外及可见光图像的各自优势,与现有传统图像融合与深度学习融合算法相比,本文算法达到了更好的实验效果,在主观视觉感知和客观指标评价中均具有更好的融合性能。

摘要:为了可以从模糊检务图像中高效、准确地提取文字信息,本文提出了基于边缘增强的最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions, MSER)算法和免疫遗传(immunogenetic algorithm,IGA) 优化支持向量机(support vector machine, SVM)的多特征自适应权重融合相结合的方法来提取模糊检务图像中的文本。利用边缘增强的MSER算法对图像文本进行检测,将所检测出的MSER进行合并得到文字候选区域；为了滤除候选区域中的非文本区域,采用特征融合公式对图像的3种特征进行融合,然后采用IGA优化SVM分类器寻找最优参数,最后将候选区域送入训练好的分类器滤除非文本。实验结果表明,相较于其他算法,本文算法有更高的真阳率与更低的假阳率,针对模糊检务图像文字提取具有更高的准确性。

摘要:农业病害会导致作物脱叶早,光合作用减弱,从而影响作物质量,减少农民收入。针对病害初发期间目标小、背景复杂和室外光线变化大导致的目标误检问题,本文提出一种融合轻量级网络的YOLOv4检测算法。首先对主干网络进行剪枝并增加多尺度的分组卷积提高模型对复杂背景的抗干扰性,其次设计轻量级SCE(space channel expand) 注意力机制降低深层网络中细节信息丢失的影响。最后设计跳跃连接特征金字塔(jump connection feature pyramid network,JC-FPN) 替换PAnet(path aggregation network)特征融合模块从而进一步实现模型轻量化。实验结果表明,改进算法在本文数据集上的mAP₅₀达到了84.17%,检测速度为50 FPS,相比于YOLOv4检测算法分别提高了0.71%和10 FPS,满足移动端对农业病害的检测精度和速度的要求。

摘要:激光诱导偏振依赖纳米结构是一种有效实现纳米图案化的技术,并且一直备受研究者的青睐。利用飞秒激光微加工技术,对6H-SiC晶体表面激光诱导偏振依赖纳米结构特性进行了研究。通过改变入射激光加工偏振态和延迟时间样品表面诱导产生了直径约为150 nm的球形纳米颗粒、椭圆形纳米颗粒和空间周期约为150 nm的高空间频率表面条纹结构。实验结果表明,入射激光偏振特性会直接影响诱导产生的微结构形貌,并且优先入射的飞秒激光对最终产生的表面微结构形貌有决定性作用。初步探讨了偏振依赖纳米结构形成的物理机制,表面等离激元(surface plasmon polariton,SPP) 在表面微纳米结构的产生过程中扮演着重要角色,研究结果对激光诱导表面周期结构(laser-induced periodic surface structures,LIPSS) 可控制备具有重要意义。

摘要:有机-无机卤化铅钙钛矿(organic inorganic lead halide perovskite,OLHP)半导体材料内部的陷阱是影响OLHP的光电性能的重要因素。为了理解多晶的甲胺溴基钙钛矿((Methylammonium)PbBr₃,MAPbBr₃)薄膜中陷阱对光生载流子复合的影响,本文采用了时间分辨微波光电导(time resolved microwave conductivity,TRMC)技术探究了多晶MAPbBr₃薄膜的光生载流子复合动力学过程。实验测量结果表明多晶MAPbBr₃薄膜的载流子复合过程包括自由载流子复合与束缚载流子的热发射复合两部分。其中,与束缚载流子热发射复合相关的能级远离连续带,且对应的能级深度约为0.6 eV,分布宽度约为89.2 meV。本文同时利用变激发波长TRMC对比实验,分析浅束缚光生电子与导带光生电子复合过程的差异。相比于导带上的电子,实验结果表明浅束缚电子跃迁到深束缚能级的概率更大。

摘要:针对多功能视频编码(versatile video coding,VVC)帧内预测中的跨分量线性模型(cross-component linear model,CCLM)计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于CCLM技术的改进算法 QCCLM(quick cross-component linear model)。首先复制相邻可用样本填充不可用样本, 来固定子采样样本的位置和数 量, 去除冗余过程和额外的计算步骤；然后对亮度下采样过程进行优化,减少下采样滤波器的种类；最 后对线性模型参数β的推导过程进行改进,带来更精确的预测模型。 实验结果表明,与H.266的标准算 法相比,在全I 帧的配置下,测试序列的色度分量平均节省了0.14%的码率,编码总时间平均降低了4.05%, 该算法提高编码性能的同时降低了编码复杂度。

摘要:为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相关的密钥,生成随机性较强的混沌序列,实现一次一密；然后,基于拉丁方和位级转换,通过两轮拉丁方索引和比特位拼接,分别设计双重拉丁方和扩展比特位算法,并结合二维约瑟夫序列,对块间预置乱后的明文进行块内置乱,实现不同分块的差异化置乱；最后,基于Zig-Zag变换,采用环状仿Zig-Zag变换设计交叉Zig-Zag变换方法,将中间密文与混沌序列进行双向非线性扩散,实现同时改变像素位置与大小,完成图像加密。实验结果表明,该算法密钥空间大,能有效抵御差分分析和统计分析等典型攻击,具有较好的加密效果。

摘要:针对传统医学图像融合中存在细节模糊、能量保存不完整、运行时间长等问题,提出一种基于 非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)域混合滤波与改进边缘检测脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的医学图像融合方法。首先,利用YUV模型进行颜色空间转换分离出亮度通道Y,接着利用混合滤波分别对源核磁共振(magnetic resonance imaging,MRI) 图像和亮度通道的灰度图像进行不同程度的增强。其次,采用NSST 对增强后的MRI和亮度通道的灰度图像进行分解,得到高低频子带。低频子带使用修正的拉普拉斯能量和(weighted sum of eight-neighborhood-based modified Laplacian,WSEML) 与局部区域能量加权和(weight local energy,WLE) 的融合策略,高频子带采用改进边缘检测PCNN 的融合策略。最后,经NSST逆变换得到融合图像。通过与其他6种融合方法对比,本文方法可以有效提高图像融合过程中的细节提取和能量保存,且整体算法运行效率高、可视性好。